AI提示词学习基础（二）

一、大模型的能与不能

1. 能：信息处理、设计创新、辅助决策、自动化生成（长尾场景适配性强）**

擅长类型	适合场景	优势
文档智能处理	技术文档问答、维护指南生成、故障诊断支持	基于 RAG 技术快速检索海量文档，生成精确答案，效率提升 90%。
产品设计与优化	外观设计生成、3D 建模、参数优化	输入草图或描述，自动生成高保真设计方案，缩短设计周期（如汽车设计从 1-2 年缩短至数分钟）。
数据分析与决策支持	生产监控、质量分析、能耗优化	实时分析生产数据，提供自然语言交互报告（如 “当前生产线效率如何？”）。
自动化内容生成	技术手册撰写、培训材料生成	自动提取参数生成文档，减少人工错误。

2. 不能：实时控制、全自主复杂决策、低成本小样本任务（需结合小模型与专家系统）**

不擅长类型	局限性	原因
高实时性与可靠性的控制任务	无法直接替代 APS 生产排程、精密设备控制	工业场景对实时性（毫秒级响应）、可靠性（零容错）要求极高，模型预测偏差可能引发事故。
复杂工艺流程的全自主决策	难以独立处理高精度工艺参数调整（如钢铁精轧机组 300 + 参数调优）	依赖人工经验与行业知识，需结合专家规则库。
小样本与高成本敏感场景	数据稀缺的细分领域（如特殊材料研发）、中小企业的算力负担	训练成本高（单模型研发投入达数十亿元），数据质量要求严苛。
强因果解释性需求	无法清晰解释决策逻辑（如质量问题的根本原因）	模型 “黑箱” 特性与工业场景的透明化需求矛盾

二、AI的胡编乱造 or 答非所问的原因深究及对策

2.1. 为什么会产生幻觉？（胡编乱造 or 答非所问）

在大语言模型的应用中，幻觉现象的产生可归结为以下几方面原因：

• 数据偏差：训练数据中的错误或片面性被模型放大（如医学领域过时论文导致错误结论）；
• 泛化困境：模型难以处理训练集外的复杂场景（如南极冰层融化对非洲农业的影响预测）；
• 知识固化：模型过度依赖参数化记忆，缺乏动态更新能力（如 2023 年后的事件完全虚构）；
• 意图误解：用户提问模糊时，模型易 “自由发挥”（如 “介绍深度学习” 可能偏离实际需求）。

2. 2应对幻觉的方式

2.2.1 使用多个大模型交叉验证答案

2.2.2 使用联网功能

通用性/事实性测试的幻觉率平均下降5%

2.2.3 对抗性提示

在应对大语言模型的幻觉问题时，提示词工程中的对抗性提示是一种有效策略，其本质是让大模型自我审查，强制暴露推理脆弱点，使用户可见潜在错误路径，具体可通过以下方式实现：

• 植入反幻觉检测机制：要求模型“请用以下格式回答：-主要答案（严格基于公开可验证信息）-[反事实检查]部分（列出可能导致此答案错误的3种假设）”；
• 预设验证条件，迫使模型交叉检查信息：例如让模型先回答“量子纠缠能否证明灵魂存在？”，再从“物理学界主流观点”“近五年相关论文数量”“是否存在可重复实验证据”三个角度验证答案可靠性；
• 链式验证：引导模型完成“陈述观点→列出支撑该观点的三个权威数据源→检查每个数据源是否存在矛盾信息→最终结论（标注可信度等级）”的验证链。

2.2.4 提示词工程之知识边界限定

在应对大语言模型幻觉的提示词工程中，知识边界限定策略通过时空维度约束降低虚构可能性，本质是约束大模型，具体可通过以下方式实现：

• 时间锚定法：“基于2023年之前的公开学术文献，分步骤解释量子纠缠现象”→ 规避未来时态虚构；
• 知识锚定法：“基于《中国药典》回答，若信息不明确请注明‘暂无可靠数据支持’”→ 限定权威来源；
• 领域限定符：“作为临床医学专家，请列举FDA批准的5种糖尿病药物”→ 添加专业身份限定；
• 置信度声明：“如果存在不确定性，请用[推测]标签标注相关陈述”→ 减少绝对化错误断言；
• 上下文提示：“根据《2024全球能源转型报告》（国际能源署，2024年1月发布）显示：‘2030年光伏发电成本预计降至0.02美元/千瓦时，但储能技术突破仍是普及瓶颈。’请基于此数据，分析中国西部光伏基地发展的三个关键挑战，并标注每个挑战与原文结论的逻辑关联。”→ 嵌入权威数据片段；
• 生成参数协同控制：“请以temperature=0.3的严谨模式，列举2024年《柳叶刀》发表的传染病研究”。

三、一些其他的基础概念：

监督学习：老师给你明确的答案，不断练习，学会从输入（问题）中找到输出（答案）的规律。
非监督学习：没有老师教你，只能自己观察数据，找出其中的规律通过数据的相似性或特征，把数据分成不同的组。
强化学习：类似于玩游戏，通过不断试错来找到最优解，每次做出一个动作，系统会告诉你“做得好”还是“做的不好”，根据这些反馈来调整自己的行为。

线性回归：根据输入的特征，预测连续数值（比如房价、温度）的模型
逻辑回归：根据输入的特征，判断某件事情发生的可能性（比如是否会购买某样商品）的模型
决策树：在众多特征中，通过一系列简单规则逐步缩小范围，最终得到结论的模型（多叉树）