大模型提示工程（Prompt）（上篇），掌握Prompt原理与技巧，提高AI生成内容质量

本篇文章分享大模型提示工程（Prompt）（上篇），掌握Prompt原理与技巧，提高AI生成内容质量，对你有帮助的话记得收藏一下，看Python资料网收获更多编程知识

我们了解到，现在的大模型，基本都是基于transformer的GPT模型，以ChatGPT为例，之前我们提到了，它是一种基于GPT模型的对话生成模型，它可以让计算机自动学习对话语料库中的模式，并生成连贯、自然的对话回复。

对于我们普通用户来说，使用ChatGPT也好，还是文心一言、通义千问，等等这些大模型，就是通过一轮一轮的对话来实现我们的诉求。

像这样：

前言

关于ChatGPT等的账号如何注册，这里不再说描述，网上教程一搜一大把。

好多人有这样一种感觉，拿到ChatGPT的账号，一顿尝试操作，当你过了新鲜的阶段，发现不好用，ChatGPT 回答的好空，没有太多参考价值；或者说，发现自己好像并没有什么好问的，不知道可以用 GPT 怎么来使用，于是过了这阵风，可能好久也想不起来再登录一次了。

然而实际情况是，不管是相关技术从业者还是其他行业的从业者，越来越多的人正把它变为自己的生产力工具。

ChatGPT（以下我们就以ChatGPT为例来介绍），基于GPT模型的对话生成模型都一样，可能跟各自的训练情况，在回答上有差异，但是逻辑都是一样的。由于目前人类的技术对自然语言（人说的话）处理的技术还不完美，所以导致目前 AI 生成内容的质量，非常依赖于–提示工程（Prompt），来引导语言模型更好地响应。

提示工程（Prompt）

所谓提示词，就是如何让ChatGPT更精准的理解你的意图，输出你想要的答案。找到与ChatGPT对话的技巧。

学会写提示词

先让大家感受下不同的发问方式，ChatGPT的回答效果：

写提示词的一些原则

• 清晰的指令：足够清晰明确地说明你希望模型为你返回什么，最后更加细致地说明需求，避免模糊表达。
• 提供上下文和例子：给出较为充分的上下文信息，让模型更好地理解相关背景。如果能够提供示例，模型能表现更好（类似传统LLM中的in-context learning）。
• 善用符号和语法：使用清晰的标点符号，标题，标记有助于转达意图，并使输出更加容易被解析
• 让模型一步一步地思考：在这种方法中，模型逐步进行思考，并呈现出涉及的步骤，这样做可以降低结果的不准确的可能性，并对模型响应的可解释性有很大的帮助。
• 激励模型反思和给出思路：可以在prompt中用一些措辞激励模型给出理由，这样有助于我们更好地分析模型生成结果，同时，思维过程的生成，也有助于其生成更高质量的结果。
• 给容错空间：如模型无法完成指定的任务，给模型提供一个备用路径，比如针对文本提问，可以加入如果答案不存在，则回复“无答案”
• 让模型给出信息来源：在模型结合搜索或者外部知识库时，要求模型提供他的答案的信息来源，可以帮助LLM的答案减少捏造，并获取到最新的信息。

善于总结自己的提示词模板

一个Prompt 可能包含的6个要素：任务，上下文，示例，角色，格式和语气，而且这些要素是按重要性降序排列的。

【角色】-- 选填 角色明确指定ChatGPT和Bard（如果涉及到虚构的角色）所扮演的角色或身份。这可以是具体的人，也可以是虚构的角色，有助于调整语气和内容以适应特定角色的需求。

【任务】-- 必填 明确表达你希望ChatGPT完成的任务或目标。

这里可以具体拆分：
1.你的问题或者任务描述
2.你的目标
3.你的要求

【上下文】–选填 上下文提供了与任务相关的背景信息，以确保模型可以理解问题的背景和约束条件。这包括用户的背景信息、成功标准、所处环境等。上下文对于任务的明确性和有效性至关重要。

【示例】–选填 提供示例可以明确示范所需的内容和格式，从而提高输出质量。

【输出格式】–选填 格式部分可视化了你期望输出的外观和结构，如表格、列表、段落等。明确指定输出的格式可以确保ChatGPT生成的内容符合你的预期。

【语气】–选填 语气定义了输出文本的语气或风格，如正式、非正式、幽默等。指定语气有助于确保ChatGPT的回应符合所需的情感和风格要求。

我们再来根据模板进行提问，看下效果：

带示例与不带示例的区别：

以上，我们如果能够用好提示词模板，符合提示词的一些原则，在一些基本的场景中，我们能够准确的获得我们想要的答案。

基于ChatGPT可以多轮对话，我们可以通过追问、奖惩指令来，来进一步提升模型的推理能力。

找到自己使用的场景

1.可以利用ChatGPT成为你的知识助手和百科全书。

2.让ChatGPT成为你的工作助理：

帮你写文章，优化文章，帮你做数据分析，帮你做各类场景的指导，比如健身教练，比如营养师。

3.你可以逐渐沉淀你各类场景的prompt，来形成你自己的多维度工具库

如何更深层次的激发大模型的涌现能力（学习一点点原理）

激发大型语言模型的涌现能力有两种方法：提示工程（prompt engineering）和微调（fine-tuning） 。

了解以下这些原理，对于理解和应用LLM模型来说，这些知识都具有重要的参考价值。

作为非技术人员的日常应用，我们要关注的是：

经典小样本提示(Few-shot)

最简单的提示工程的方法就是通过输入一些类似问题和问题答案，让模型参考学习，并在同一个prompt的末尾提出新的问题，以此来提升模型的推理能力。这种方法也被称为One-shot或者Few-shot提示方法。

zero-shot

zero-shot可以理解为：不给大模型任何的提示，直接提问，让大模型自己做决策。

当大模型遇到它未知的知识时，使用Zero-shot提示是无法得到比较好的回复，但并不意味着它不具备学习的能力，“照猫画虎” 它还是非常优秀的，所以进阶的提示法叫做Few-shot。

Few-shot提示法

Few-shot提示法可以简单理解为：在提问之前，先给大模型一个示例和解释让它学习和模仿，从而在一定程度上赋予它泛化能力。就像上述，我们提炼招标方的例子。

这里，从一个大佬从论文中总结的结论，我觉得我们也需要知道一点：

• 在zero-shot、one-shot、few-shot 上，规模越大，效果越好
• few-shot只要参数够不比fine-tuned差

从这些理论上，再回顾上述我们的提示词原则和实验，就能感受到，这些理论都有实际在指导我们如何写更好的prompt

CoT+Few-shot 提示

STaR Fine-Tune提示法

代码提示工程（Code Prompting)

代码提示工程是指通过设计特殊的代码提示来激发模型的涌现能力。这种方法不需要对模型进行额外的训练，只需要通过设计合适的代码提示来引导模型完成特定任务，代码提示工程通常用于解决那些无法通过语言提示工程解决的问题。这个不在这里描述，也是后续需要学习的一个重点专题。

更复杂的场景

对应的，我们在更复杂的应用场景： 思维链（CoT）提示、CoT+Few-shot 提示、STaR Fine-Tune提示法，由于篇幅限制，我们在下一篇文章中再重点讲解。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

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第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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