总结在Prompt Engineering中的ICL(In-Context Learning)方法

总结在Prompt Engineering中的ICL (In-Context Learning) 方法

在Prompt Engineering中，ICL（In-Context Learning）方法是一种通过提供上下文信息来引导模型生成更准确和相关输出的技术。ICL方法的核心在于在输入提示（Prompt）中包含示例或相关信息，使模型能够更好地理解用户需求并生成符合预期的结果。以下是几种常见的ICL方法，从简单到复杂，并配有相应的中英文例子。

1. 示例提示法 (Example Prompting)

定义：
示例提示法是最基础的ICL方法，通过在提示中包含一个或多个示例，帮助模型理解任务。

应用场景：
适用于需要模型生成特定格式或内容的场景。

例子：

输入提示：
"请为以下句子生成适当的标题：
1. 学习机器学习的基础知识，可以帮助你更好地理解人工智能的原理。 标题：机器学习基础知识
2. 通过健身和健康饮食，你可以保持身体健康并预防疾病。 标题：保持健康的方法
3. ..."
Input prompt:
"Generate appropriate titles for the following sentences:
1. Learning the basics of machine learning can help you better understand the principles of artificial intelligence. Title: Basics of Machine Learning
2. By exercising and eating healthily, you can maintain good health and prevent diseases. Title: Ways to Stay Healthy
3. ..."

2. 模板提示法 (Template Prompting)

定义：
模板提示法通过提供固定的模板，让模型在指定位置填入信息，适用于结构化任务。

应用场景：
适用于产品描述、简历生成等需要特定格式输出的场景。

例子：

输入提示：
"请按照以下模板生成产品描述：
产品名称：{产品名称}
产品特点：{产品特点}
产品价格：{产品价格}

示例：
产品名称：智能手表
产品特点：防水、心率监测、消息提醒
产品价格：599元
"
Input prompt:
"Generate product descriptions according to the following template:
Product Name: {Product Name}
Product Features: {Product Features}
Product Price: {Product Price}

Example:
Product Name: Smart Watch
Product Features: Waterproof, Heart Rate Monitoring, Message Alerts
Product Price: 599 CNY
"