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}}