提示工程详解

提示工程(Prompt Engineering)是引导大语言模型(如GPT-3等)产生所需输出的一种方法。通过设计和优化输入提示词,可以提高模型的输出质量和准确性。本文将详细讲解提示工程的六种主要方法:少样本提示(Few-Shot)、链式思考(Chain of Thought, CoT)、自我一致性(Self-Consistency, SC)、思维树(Tree of Thought, ToT)、回退一步(Step-Back)、以及这些方法的组合和应用。

1. 少样本提示(Few-Shot)

少样本提示是一种通过在提示词中提供少量示例来引导模型的方法。这些示例可以帮助模型理解上下文,并生成符合预期的输出。

示例:

假设你是恐龙专家,需要介绍不同恐龙的基本信息。

提示:

  1. 介绍一种恐龙:霸王龙(T-Rex)
  2. 介绍一种恐龙:伶盗龙(Velociraptor)
  3. 介绍一种恐龙:剑龙(Stegosaurus)

少样本提示:

  1. 介绍一种恐龙:三角龙(Triceratops)

输出:

三角龙
基本信息: 三角龙是一种大型食草恐龙,生活在白垩纪晚期。
分类: 它属于角龙科(Ceratopsidae)。
习性: 三角龙以其头部的三个角和大型骨质颈盾闻名,用于防御和展示。

2. 链式思考(Chain of Thought, CoT)

链式思考是引导模型逐步思考问题的过程。通过在提示词中使用“让我们一步步思考”等引导性语言,可以帮助模型按照逻辑顺序生成答案。

示例:

在解决数学问题时,可以使用链式思考:

提示:

“让我们一步步思考。”

问题:

2x + 3 = 7,求解x。

输出:

首先,减去3:2x = 4。
然后,除以2:x = 2。

3. 自我一致性(Self-Consistency, SC)

自我一致性方法是通过多次询问同一个问题,并选择出现频率最高的答案。结合链式思考和自我一致性,可以进一步提高输出的准确性。

示例:

你是擅长中英文的AI工程师和数据科学家,需要翻译以下英文段落:

提示:

  1. 直接将英文翻译为中文,主要考虑意思表达的准确性,请给出3个结果。
  2. 将步骤1的3个中文翻译成更简洁优雅通顺的中文,主要考虑中文的语言表达习惯,请给出3个结果。
  3. 审视步骤2的3个结果,整合出一个最佳结果,作为最终结果输出。

问题:

请翻译以下英文段落:{p}

4. 思维树(Tree of Thought, ToT)

思维树方法与自我一致性类似,通过分步骤进行,每个步骤输出多个结果,然后选择最佳选项再进行下一步。这个方法可以帮助模型逐步逼近正确答案。

示例:

假设有三位不同的专家来回答一个问题:

提示:

  1. 所有专家写下他们思考这个问题的第一个步骤,并分享。
  2. 然后,所有专家写下他们思考的下一个步骤并分享。
  3. 继续这个过程,直到所有专家完成他们的思考步骤。
  4. 如果发现有专家的步骤出错了,就让这位专家离开。

问题:

为什么不同地方的海水颜色不一样?

5. 回退一步(Step-Back)

回退一步方法是引导模型在输出前先思考需要回答哪些前提问题。这种方法可以帮助模型在生成答案之前先理清思路。

示例:

在解决数学问题时,可以使用回退一步:

提示:

  1. 为了解释蒸发(evaporation),需要知道什么?

    • 答案:热量。
  2. 解释蒸发。

输出:

蒸发是液体由于热量转变为气体的过程。

另一个示例:

提示:

  1. 为了解方程2x + 3 = 7中的x,需要做什么?

    • 答案:两边减去3。
  2. 解方程x。

输出:

减去3后:2x = 4。再除以2:x = 2。

总结

提示工程是一种强大的技术,通过优化和设计输入提示词,可以显著提高大语言模型的输出质量和准确性。少样本提示、链式思考、自我一致性、思维树和回退一步方法各有其独特的优势和应用场景。理解和灵活运用这些方法,可以在不同任务中充分发挥大语言模型的潜力,从而获得更好的结果。

THE END
最后修改:2024 年 06 月 05 日 07 : 04
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Last modification:June 5, 2024