提示工程推荐：《第3章 NLP任务提示》读书笔记

探秘 AI 原生应用开发：〈提示工程原理与实战〉研读笔记系列
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最近，我阅读了《AI
原生应用开发：提示工程原理与实战》一书，它为我打开了大语言模型与提示工程领域的新视野。为了更好地消化书中的知识，加深对相关内容的理解，我决定撰写一系列的读书笔记。

一、核心内容概述

本章聚焦于大语言模型（LLM）时代下的提示工程在自然语言处理（NLP）任务中的应用，详细阐述了多种NLP任务类型、提示工程的具体实施方式，以及其带来的优势与面临的挑战。

（一）大语言模型现状与提示工程的重要性

大语言模型的出现使NLP领域取得重大进展，但传统NLP任务开发模式复杂，导致任务碎片化和知识难以共享。提示工程成为连接大语言模型与实际NLP任务的关键桥梁，通过巧妙设计提示，可充分发挥大语言模型已学习的丰富知识和通用能力，无需大量额外训练就能完成各类任务，极大提升了研发效率。

（二）NLP任务类型与提示工程应用

1. 文本生成任务：涵盖文本摘要、观点总结、机器翻译、对抗文本生成和同义句转换等子任务。在文本摘要中，可通过抽取式或生成式方法提炼关键信息；观点总结能从不同维度概括文本核心要义；机器翻译可实现个性化、对照式翻译及拼音转换；对抗文本生成用于测试模型能力；同义句转换则优化搜索输入和文本风格。大语言模型借助提示在这些任务中生成多样化且高质量的结果。
2. 文本分类任务：包括文本分类、文本相似度、文本聚类和情感分析等子任务。大语言模型可依据文本内容和主题进行单标签或多标签分类，从语义层面衡量文本相似度，实现基于语义的文本聚类，还能从多个维度深入剖析文本情感，如判断情感极性、强度，进行目标级情感分析和观点结构化。
3. 信息抽取任务：涉及关键词抽取、命名实体识别、属性抽取、关系抽取和隐含信息抽取。大语言模型能利用语言规律和知识，从文本中准确抽取结构化信息，在语义理解和信息提取准确性上优于传统方法。
4. 文本整理任务：包含文本纠错、表格整理、信息筛选和知识整合与更新。大语言模型能够处理复杂语境下的错误，高效整理表格数据，精准筛选信息，并对知识进行整合与更新，有效提升了文本整理工作的效率和质量。

（三）提示工程应用的机遇与挑战

1. 机遇：提示工程引导大语言模型完成NLP任务，简化了任务实现过程，降低了针对不同任务场景下模型设计的复杂度，为AI原生应用带来更广阔的创新前景，推动了NLP领域的发展。
2. 挑战：大语言模型在知识整合与更新等任务中存在挑战，如可能因训练数据偏差产生误导性结论，在处理专业复杂知识时能力有限。此外，在文本整理等任务中，虽然大语言模型有优势，但仍需要人工进行干预和审核，以确保任务质量。

二、重要观点分析

（一）提示工程的核心地位

提示工程在利用大语言模型完成NLP任务中处于核心地位。它是将大语言模型的强大能力转化为实际应用价值的关键，通过合理设计提示，能够让大语言模型在各种NLP任务中发挥最佳性能，解决实际问题，是实现高效NLP处理的重要手段。

（二）NLP任务应用形态的多样性

大语言模型在NLP任务中的应用形态丰富多样，不同任务类型各有独特优势。文本生成任务提升了内容创作的效率和质量；文本分类任务为文本分析提供了多维度视角；信息抽取任务为知识图谱构建等应用提供了关键数据支持；文本整理任务优化了文本处理流程。这些多样的应用形态共同推动了NLP技术在各个领域的广泛应用。

（三）机遇与挑战并存

提示工程与大语言模型的结合为NLP领域带来了前所未有的机遇，但同时也面临诸多挑战。开发者在享受其带来的高效和创新的同时，需要重视并积极应对这些挑战，如改进模型训练数据质量、提升模型处理复杂知识的能力、加强人工审核等，以保障NLP任务的准确和有效执行。

三、个人思考

（一）应用前景

大语言模型在NLP任务中的应用前景广阔。未来，随着技术的不断进步，有望在更多领域实现深度应用，如智能客服、智能写作辅助、智能数据分析等，为各行业的数字化转型提供强大支持，创造更多的价值。

（二）挑战应对

面对大语言模型存在的训练数据偏差、处理复杂知识困难等问题，行业内应加强合作，共同研究解决方案。一方面，通过优化数据收集和标注方法，提高训练数据的质量和多样性；另一方面，加强对模型的研究和改进，提升其对复杂知识的理解和处理能力。同时，要建立完善的人工审核机制，确保任务结果的准确性和可靠性。

（三）学习与实践

作为相关从业者，需要深入学习提示工程的原理和技巧，不断实践，提高利用大语言模型解决实际NLP问题的能力。关注行业最新研究成果和技术动态，积极参与技术交流与合作，不断提升自己的专业素养，为推动大语言模型在NLP领域的应用和发展贡献力量。

四、总结

本章系统地介绍了提示工程在NLP任务中的应用，使我们对大语言模型在NLP领域的实际应用有了全面而清晰的认识。在未来的发展中，应充分发挥大语言模型的优势，通过不断优化提示工程和应对挑战，推动NLP技术的持续进步，实现更高效、智能的自然语言处理应用。