【AI大模型：架构实战】23、提示语工程与LLM安全防御体系：构建工业级AIGC系统的双重护城河

一、提示语工程：从上下文学习到智能优化的技术矩阵

（一）模型热身技术：激活ICL能力的预训练优化

模型热身（Model Warmup）通过针对性预训练增强模型的上下文学习能力，本质是在参数空间中构建任务敏感的隐性知识网络。工业级实现路径包括：

• 增量预训练：在通用预训练后，使用目标场景数据（如医疗对话、代码注释）进行轻量级训练，使模型对特定任务的提示敏感度提升30%以上。某法律问答系统经合同文本热身训练后，条款解析准确率从68%提升至89%。
• 提示嵌入层优化：在模型输入层增加可训练的提示嵌入向量，通过反向传播调整其与任务特征的对齐度。公式为：
  Embeddingprompt=Embeddingtoken+ΔEmbeddingtask \text{Embedding}_{\text{prompt}} = \text{Embedding}_{\text{token}} + \Delta \text{Embedding}_{\text{task}}