AIGC初探：提示工程 Prompt Engineering-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了AIGC初探：提示工程 Prompt Engineering。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

简介

提升工程是什么

提示工程（Prompt Engineering）是人工智能领域中的一个概念，特别是在自然语言处理（NLP）领域中。它是一种通过设计和优化输入提示来提高AI模型表现的方法。

对于基于转换器的大型语言模型（如OpenAI的GPT系列），输入提示在提高模型理解、回答问题、生成有用输出等方面具有关键作用。简单来说，提示工程就是研究如何构建更好的问题或指令，从而引导AI模型生成更有价值的回答。

提示工程主要包含以下几个方面的内容：

问题构建：以清晰、简洁的方式表述问题，明确需要的答案类型。
上下文引导：提供必要的上下文信息，帮助模型理解问题的背景和目标。
间接引导：使用间接的指令，引导模型以特定的方式回答问题。
分步引导：将复杂问题拆分成多个简单问题，逐步引导模型生成答案。

此外，提示工程还可以从大型的“冻结”预训练语言模型开始工作，其中只学习了提示的表示方法，即所谓的“前缀调整（prefix-tuning）”或“提示调整（prompt tuning）”。

为什么要学提示工程

我们使用AI本身来回答这个问题

正常回答

AIGC初探：提示工程 Prompt Engineering,AIGC,AIGC,prompt

代入研发角色身份回答

AIGC初探：提示工程 Prompt Engineering,AIGC,AIGC,prompt

带入产品经理角度回答

AIGC初探：提示工程 Prompt Engineering,AIGC,AIGC,prompt
从上面可以看到，使用不同的提问方式回答的内容已经不一样了。如何引导回答，怎么提问都是有技巧的

学会提示工程，是 AGI 时代的基本技能

学习提示工程

基础了解：
理解人工智能和机器学习：了解基本的AI和ML概念，特别是自然语言处理（NLP）。
研究提示工程的原理：学习如何通过精确的语言提示来指导和优化AI模型的响应。实践操作：
实验与模型：使用不同的AI模型进行实验，理解不同提示对输出的影响。案例分析：研究成功的提示工程案例，分析为何有效。深入研究：
高级技巧：学习高级提示策略，如使用元语言、条件语句等。模型内部机制：探索AI模型如何解析和响应提示。不断迭代：
实时反馈：持续收集用户反馈，了解提示的效果。调整和优化：根据反馈不断调整提示策略。

跨学科学习：
心理学和语言学：理解人类如何解释和使用语言，这可以帮助设计更自然、更有效的提示。
行业知识：了解特定行业的术语和需求，以创建更具针对性的提示。核心要素精确性：准确地传达意图是关键。提示需要精确地指导AI，避免歧义。
创造性：在设计提示时，创造性思维可以帮助产生更有趣、更有洞察力的输出。
用户理解：了解目标用户的需求和行为模式，以便设计符合他们期望的提示。
适应性：随着技术和用户需求的发展，提示策略也需要适应性地调整。
跨学科知识：结合心理学、语言学、技术等多个领域的知识，以创建更有效的提示。
测试和反馈：持续测试和评估提示的效果，并根据反馈进行调整。

如何使用

非研发人员的使用

通过界面操作，如百度的文心一言、openAI的ChatGPT等，使用方式主要是构建指令，指令包含下面几个内容会有好的效果

角色：给 AI 定义一个最匹配任务的角色，比如：「你是一位软件工程师」「你是一位小学老师」
指示：对任务进行描述
上下文：给出与任务相关的其它背景信息（尤其在多轮交互中）
例子：必要时给出举例，学术中称为 one-shot learning, few-shot learning 或 in-context learning；实践证明其对输出正确性有很大帮助
输入：任务的输入信息；在提示词中明确的标识出输入
输出：输出的格式描述，以便后继模块自动解析模型的输出结果，比如（JSON、XML）