Prompt Engineering介绍

什么是Prompt Engineering？

近年来，大语言模型（LLM）发展迅速，成为自然语言处理领域的重要技术。除了OpenAI的GPT系列、Google的PaLM（Pathways Language Model）和Bard，国内也涌现出多款领先的模型，如百度的文心一言、阿里的通义千问、华为的盘古大模型。此外，Meta的LLaMA和Anthropic的Claude也在全球范围内产生了广泛影响。谷歌今年推出的Gemini系列被认为是其继Bard之后的又一重大突破。

随着各国在AI领域的投入不断增加，越来越多的企业和研究机构开始参与到LLM的开发中，推动了技术的创新和应用的多样化。大语言模型不仅在机器翻译、自动写作、信息提取等领域取得了显著进展，也在教育、医疗、金融等行业展现出巨大的应用潜力。随着大模型的不断发展，如何更有效地与这些模型互动、引导其输出，成为了一个重要的研究方向，这也促使了Prompt Engineering的兴起。

Prompt Engineering 是设计和优化输入给语言模型（如 GPT 或其他大型语言模型）的问题或指令的过程。这个过程的核心目标是通过精确地设计输入提示，使得模型能够提供更准确、有效的输出。设计好的 Prompt 可以帮助使用者利用语言模型完成各种任务，包括文本生成、摘要、分类、翻译等。

Prompt Engineering 的核心目标是提高语言模型的效果，使其能够更好地完成如问答、推理、文本生成等各种任务。开发者和研究者通过优化提示语，不仅可以提升模型的准确性，还能使模型在更多复杂任务中表现优异。

Prompt Engineering的重要性

1. 增强语言模型的能力

研究人员通过提示工程，提升语言模型在多种任务中的表现，包括常见的问答、算术推理等复杂任务。例如，优化提示语可以让模型回答更准确，或者更好地理解上下文。

2. 设计有效的提示语

开发者使用提示工程来设计鲁棒、有效的提示技巧，使模型能够与其他工具进行有效交互。通过精心设计的提示语，开发者可以更好地控制生成的结果，从而提升应用程序的功能。

3. 提升模型的安全性和能力

提示工程不仅仅是设计提示语，它还涵盖了一系列技术，能够帮助我们更好地理解并使用LLM。通过优化提示，我们可以增强模型的安全性，并通过添加领域知识或外部工具，增强新的功能。

提示工程的核心技术

提示工程不仅仅是单纯的编写提示语。它是一个包含了多种技能和技术的领域，旨在帮助我们更好地与大型语言模型互动。以下是一些核心技巧和概念，下图是Openai的playground页面，用于模型调试。

LLM的设置参数（针对研究人员）

LLM的参数设计通常是研究人员进行设置的，我们日常在于大模型交互时并不设置这些参数，但是了解这些参数有助于我们更好地理解大模型工作的原理，从而知道我们与大模型交互式的思路。在设计和测试提示时，我们通常通过API与语言模型进行交互。我们可以配置一些参数来获得不同的输出。调整这些设置对于提高响应的可靠性和符合需求的输出非常重要。以下是一些常见的设置参数：

1. 温度（Temperature）

• 低温度：输出结果较为确定，总是选择概率最高的下一个词汇，适用于事实性问题或需要精确回答的场景。

• 高温度：增加随机性，鼓励生成更多样化或创造性的输出，适用于诗歌生成或其他创造性任务。

2. Top P（核采样）

• Top P 控制了输出的随机性。如果您需要更具多样性的回答，可以提高Top P值；如果想要更确定的回答，可以保持较低值。Top P会限制模型只考虑前P比例的词汇。

3. 最大长度（Max Length）

• 设置生成的最大token数。通过控制这个参数，可以避免模型输出过长或无关的答案。

4. 停止序列（Stop Sequences）

• 停止序列是一个字符串，当模型生成该字符串时，停止生成更多token。例如，我们可以设置“10”作为停止序列，来控制生成的列表不超过10个项目。

5. 频率惩罚（Fre