大语言模型原理与工程实践：提示词设计

大语言模型原理与工程实践：提示词设计

作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming

关键词：

大语言模型，提示词，NLP，预训练，微调，生成式模型，自然语言理解，自然语言生成

1. 背景介绍

1.1 问题的由来

近年来，随着深度学习技术的飞速发展，大语言模型（Large Language Models，LLMs）在自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）领域取得了显著的突破。这些模型通过在海量无标签文本数据上进行预训练，学会了丰富的语言知识和表达方式，能够进行复杂的文本理解和生成。然而，LLMs的应用并非一帆风顺，如何有效地引导LLMs生成符合人类期望的文本，成为了工程实践中的一大挑战。

1.2 研究现状

为了解决这一问题，研究人员提出了多种方法，其中最引人注目的是提示词设计（Prompt Engineering）。提示词设计旨在通过精心设计的提示文本，引导LLMs生成更加准确、多样化的输出。近年来，随着LLMs的不断发展，提示词设计也经历了从简单到复杂、从规则到自动化的演变。

1.3 研究意义

提示词设计在LLMs的应用中具有重要的意义：

• 提升生成质量：通过精心设计的提示词，可以引导LLMs生成符合特定主题、风格和语气的文本，提高生成质量。