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提示词工程介绍
NLP发展的四大范式
NLP自然语言处理发展的四大范式通常被概括为
非神经网络时代的完全监督学习特征工程这一范式主要依赖于人工设计的规则或统计模型需要大量的人工特征工程来完成特定的NLP任务 。
基于神经网络的完全监督学习架构工程随着深度学习的发展开始使用如RNN、CNN等神经网络模型进行NLP任务这一阶段侧重于模型架构的设计 。
预训练精调范式目标工程利用大规模语料进行预训练然后针对具体任务对模型进行微调Fine-tuning。
预训练提示预测范式Prompting这是近期兴起的一种范式通过设计特定的提示Prompt来引导预训练模型生成所需的结果减少了对大量标注数据微调的依赖。
这些范式的演进体现了NLP技术从依赖人工规则和特征到利用深度神经网络再到利用大规模预训练模型的发展历程。
什么是 Prompt
在大规模语言模型LLM, Large Language Models领域Prompt 是一种结构化的输入序列用于引导预训练的语言模型生成预期的输出。它通常包括明确的任务要求、背景信息、格式规定以及示例以充分利用模型的能力在特定任务中生成高质量的响应。
Prompt 的核心作用
指导模型行为通过提供清晰的任务描述和上下文Prompt 告诉模型需要完成什么任务。控制输出质量通过包含格式规范和示例Prompt 可以帮助模型生成符合期望的输出。提高模型表现Prompt 设计得当可以显著提升模型在特定任务中的表现尤其是在零样本学习Zero-Shot Learning或少样本学习Few-Shot Learning场景中。
Prompt 的组成要素
任务要求明确告诉模型需要完成的任务例如“翻译这段文字”、“回答这个问题”等。背景信息提供与任务相关的上下文或背景知识帮助模型更好地理解问题。 格式规定指定输出的格式要求例如“请用简短的句子回答”、“按照时间顺序排列”等。示例提供一个或多个示例展示期望的输入和输出格式帮助模型理解任务的具体要求。
Prompt 的工作原理 Prompt 被输入到大语言模型中模型根据 Prompt 中的信息生成相应的输出。以下是其工作流程
输入 Prompt用户向模型提供一个结构化的输入序列Prompt其中包含任务描述、背景信息、格式要求和示例。模型处理大语言模型根据 Prompt 的内容结合其预训练的知识和能力生成符合任务要求的输出。生成文本模型输出一段文本作为对 Prompt 的响应。
举例说明
帮助小学四年级的学生写一篇600字的人工智能介绍 Prompt 怎样发挥作用
Prompt 的作用机制可以分为多个步骤从输入到最终输出的生成过程。
接受输入
用户输入 Prompt用户向大语言模型提供一个结构化的输入序列Prompt其中包含任务描述、背景信息、格式要求和示例等。 Prompt 的内容任务要求明确告诉模型需要完成的任务例如翻译、问答、摘要等。背景信息提供与任务相关的上下文或背景知识帮助模型更好地理解问题。格式规定指定输出的格式要求例如“请用简短的句子回答”、“按照时间顺序排列”等。 示例提供一个或多个示例展示期望的输入和输出格式帮助模型理解任务的具体要求。
文本处理与编码
分词Tokenization将 Prompt 中的文本分解为基本单元tokens。这些 tokens 可能是单词、子词subword、字符或其他单位具体取决于模型的设计。编码Encoding将分词后的 tokens 转换为模型能够理解的数值表示通常是向量形式。这个过程通常使用预训练的语言模型中的嵌入层Embedding Layer完成。上下文窗口限制由于大多数大语言模型具有上下文窗口限制例如 GPT-3 的 2048 tokens 或 GPT-4 的更长上下文窗口Prompt 的长度需要控制在模型支持的范围内。
模型计算
输入到模型经过编码的 Prompt 被输入到大语言模型中。模型是一个深度神经网络通常基于 Transformer 架构。 自回归生成大语言模型通常是自回归式的这意味着它会逐个生成输出 token。模型根据当前已生成的部分输出和输入的 Prompt预测下一个最可能的 token。注意力机制Transformer 模型的核心是注意力机制Attention Mechanism它允许模型关注输入序列中的不同部分从而更好地理解和生成输出。 概率分布在每个时间步模型会输出一个概率分布表示每个可能的 token 出现的概率。模型会选择概率最高的 token 作为当前的输出。
生成输出
逐步生成模型根据概率分布逐步生成输出 token直到满足停止条件例如达到最大长度、生成特殊结束标记等。输出解码生成的 token 序列被解码回原始文本形式形成最终的输出。
格式调整与后处理
格式调整根据 Prompt 中的格式要求对生成的输出进行调整。例如如果 Prompt 要求输出为列表形式但模型生成的是连续文本可能需要手动分割或调整格式。后处理对输出进行进一步的优化例如去除重复内容、修正语法错误、调整语气等。质量检查验证输出是否符合任务要求必要时可以重新调整 Prompt 或使用其他方法改进结果。
为什么需要提示词工程
Prompt 工程Prompt Engineering是通过精心设计和优化 Prompt以引导大语言模型LLM生成高质量、符合预期的输出的过程 1. LLM 的黑盒特性
LLM 是一个黑盒尽管大语言模型经过大量数据预训练具有强大的语言理解和生成能力但其内部工作机制对于用户来说是不透明的。模型的推理过程是一个复杂的神经网络计算过程用户无法直接控制或干预。结果依赖于输入LLM 的输出高度依赖于输入的 Prompt。即使是同一模型在面对不同的 Prompt 时可能会生成截然不同的结果。 2. 提高任务完成质量
明确任务需求通过精心设计 Prompt可以更清晰地传达任务要求帮助模型更好地理解用户的意图。提供上下文信息Prompt 可以包含背景知识、示例等上下文信息为模型提供更多的线索从而生成更准确、更符合预期的输出。控制输出格式通过在 Prompt 中指定格式要求如列表、段落、表格等可以引导模型生成符合特定格式的输出。 3. 实现零样本学习与少样本学习
零样本学习Zero-Shot Learning在没有额外训练数据的情况下通过设计合适的 Prompt可以让模型直接完成新任务。例如让模型完成从未见过的任务类型如翻译、问答、摘要等。少样本学习Few-Shot Learning通过在 Prompt 中提供少量示例可以显著提升模型在新任务上的表现。这种方法避免了重新训练模型的高昂成本同时能够快速适应新的应用场景。 4. 不更新模型参数即可调整行为
无需重新训练Prompt 工程的核心优势在于它可以在不更新模型参数的前提下通过调整 Prompt 来改变模型的行为。这对于大规模语言模型尤为重要因为重新训练这些模型的成本极高计算资源、时间、资金等。灵活性强通过调整 Prompt可以快速适应不同的任务需求而无需对模型本身进行修改。 5. 改善用户体验
定制化输出通过优化 Prompt可以生成更加个性化、符合用户需求的输出。例如根据用户的偏好调整语气、风格、内容深度等。减少试错成本精心设计的 Prompt 可以显著提高模型的首次响应质量减少用户反复尝试的次数提升整体使用体验。 以下是一个具体的例子说明 Prompt 工程的重要性
场景生成旅行攻略
原始 Prompt我想去杭州玩请帮我做一份攻略。问题输出较为笼统缺乏具体细节如行程安排、预算、推荐景点的价格等。 优化后的 Prompt 我想去杭州玩请综合考虑为我做一份旅行攻略。请注意我们从北京出发行程5天旅行人数3人有一名2岁小孩我不太喜欢行程太紧凑希望包含吃穿住行四个方面内容预算1万元。推荐的景点请附上价格以及最佳订票时间。改进输出更加详细、个性化充分考虑了用户的行程安排、预算限制、家庭成员情况等提供了更具实用价值的信息。
完整回答chat.qwen.ai/s/d13f90f2-2443-4b10-9420-33ae40e895ac?fev0.0.166 Prompt 典型应用场景
Prompt 的典型应用场景
Prompt 是一种强大的工具广泛应用于自然语言处理NLP和图像生成等领域。通过精心设计的 Prompt可以引导模型完成各种复杂任务并生成高质量的输出 1. 自然语言处理领域
在自然语言处理领域Prompt 主要用于指导大语言模型完成特定的语言相关任务。以下是一些典型应用场景
(1) 文本生成
任务描述根据给定的提示词或上下文生成符合要求的文本内容。应用场景 故事创作例如“请续写一个关于未来世界的科幻故事主角是一名年轻的科学家。”新闻撰写例如“根据以下事件摘要撰写一篇新闻报道某城市发生地震造成多人伤亡。”邮件撰写例如“请帮我写一封感谢信感谢客户对我们的支持。”
(2) 翻译
任务描述将一种语言的文本翻译成另一种语言。应用场景 多语言支持例如“请将这段英文翻译成中文The quick brown fox jumps over the lazy dog.”实时翻译例如在跨语言交流中使用 Prompt 实现即时翻译。
(3) 问答系统
任务描述根据问题生成准确的答案。应用场景 知识检索例如“请问巴黎圣母院的历史背景是什么”客服机器人例如“如何更换手机号码”
(4) 摘要生成
任务描述从长文本中提取关键信息生成简洁的摘要。应用场景 新闻摘要例如“请为以下新闻文章生成一段50字的摘要。”学术论文摘要例如“请为这篇研究论文生成一份简短的摘要。”
(5) 文本分类
任务描述根据文本内容将其归类到特定的类别。应用场景 情感分析例如“请判断以下评论的情感倾向正面、负面或中性。”主题分类例如“请将这篇文章归类为科技、娱乐或体育。”
(6) 代码改写与解释
任务描述根据代码片段生成解释或改写代码。应用场景 代码解释例如“请解释以下代码的功能for i in range(len(arr)): arr[i] 1”代码优化例如“请将这段代码改写为更高效的版本。”
(7) 对话系统
任务描述模拟人类对话生成连贯的回复。应用场景 虚拟助手例如“你好我想预订一张明天去北京的机票。”聊天机器人例如“今天天气怎么样”
(8) 创意写作
任务描述根据提示生成创意性的文本内容。应用场景 诗歌创作例如“请写一首关于秋天的五言绝句。”剧本创作例如“请为一部电影编写一个开头场景。” 2. 图像领域
在图像生成和处理领域Prompt 也被广泛应用于指导模型完成特定任务。以下是一些典型应用场景
(1) 图像生成
任务描述根据文本描述生成相应的图像。应用场景 艺术创作例如“生成一幅描绘森林中的精灵跳舞的图像。”广告设计例如“生成一张展示现代办公室环境的图片。”
(2) 风格转换
任务描述将图像转换为特定的艺术风格。应用场景 艺术效果例如“将这张照片转换为梵高的《星夜》风格。”复古效果例如“将这张照片添加复古滤镜使其看起来像老照片。”
(3) 图像编辑
任务描述根据提示修改图像中的某些元素。应用场景 背景替换例如“将这张照片中的背景替换为海滩。”人物修饰例如“将照片中的人物头发颜色改为金色。”
(4) 自动标注
任务描述根据图像内容生成标签或描述。应用场景 图像分类例如“这张图片的内容是什么”目标检测例如“请标记出图像中的所有行人。”
(5) 视频生成
任务描述根据文本描述生成视频内容。应用场景 动画制作例如“生成一段描述太空探险的动画视频。”虚拟现实例如“根据用户输入的场景描述生成虚拟现实内容。” 3. 其他领域
除了 NLP 和图像领域Prompt 还可以应用于其他领域例如
(1) 数据分析
任务描述根据数据生成报告或分析结果。应用场景 财务分析例如“根据这份财报生成一份年度财务总结。”市场调研例如“根据调查数据生成一份市场趋势分析报告。”
(2) 游戏开发
任务描述生成游戏脚本、情节或角色对话。应用场景 剧情生成例如“生成一个冒险游戏的开场情节。”NPC 对话例如“为游戏角色设计一段对话。”
(3) 教育
任务描述生成教学材料或练习题。应用场景 课程设计例如“根据这个主题生成一份适合初中生的学习计划。”习题生成例如“生成10道关于代数的练习题。”
(4) 医疗
任务描述根据医学数据生成诊断报告或治疗建议。应用场景 病例分析例如“根据患者的病历生成一份初步诊断报告。”药物推荐例如“根据患者症状推荐合适的药物。” 最后以一个文生图结束今天的学习
时尚大片暖光感红色吊带亮片连衣裙V领设计带着宝石耳钉坐在柜子上。背着一面镜子光影灯光照在镜子上灯光倒映在人身上。近处隐约看到一些黄色的光晕。
