11、大语言模型提示词优化与应用指南

大语言模型提示词优化与应用指南

在与大语言模型（LLM）交互时，如何设计出高效、精准的提示词是关键。本文将详细介绍提示词的选择、优化、组件以及具体应用等方面的内容。

1. 提示词的选择与优化

• 选择示例 ：为了让AI理解你所需的风格、语气和格式，需提供高质量的示例。若追求简洁，就选择简短的示例。
• 测试提示词 ：准备好提示词和示例后，将提示词输入AI并分析其响应。重点关注生成输出的质量、相关性和连贯性，判断是否需要微调。
• 审查输出 ：不仅要评估LLM响应的准确性，还要考量其整体质量，如公平性、连贯性以及是否符合提供的示例。通过自问“我是否愿意展示这些结果，它们是否与我提供的示例相似”来确定改进方向。
• 微调提示词 ：根据评估结果微调提示词。若输出缺乏所需的语气或清晰度，可相应调整，如提供更具体的说明或调整示例以契合目标。

2. 优化方法：提示工程与模型微调

提示工程和模型微调是两种不同的优化方式，应先尝试提示工程。
- 提示工程 ：优化提示词，包括完善指令、调整示例和尝试不同表述。例如，将“总结这篇文章”改为“为高中生提供这篇文章要点的3点总结”。
- 少样本学习 ：若简单提示词不够，可在提示中包含两到三个示例，以更明确地引导模型。
- 模型微调 ：当提示工程和少样本学习都