LLM中20种提示词策略

在大型语言模型（LLM）应用中，Prompt策略是指如何设计输入提示（Prompt）以引导模型生成期望的输出。以下是一些常见的Prompt策略：

1. 零样本提示（Zero-Shot Prompting）

• 描述: 模型在没有特定示例的情况下直接生成输出。

• 示例:

  Q: 什么是人工智能？
  A: 人工智能（AI）是模拟人类智能的计算机系统。
  

2. 单样本提示（One-Shot Prompting）

• 描述: 提供一个示例，模型根据该示例生成类似的输出。

• 示例:

  Q: 什么是机器学习？
  A: 机器学习是人工智能的一个分支，通过数据训练模型。
  Q: 什么是深度学习？
  A: 深度学习是机器学习的一个分支，使用多层神经网络。
  

3. 少样本提示（Few-Shot Prompting）

• 描述: 提供少量示例（通常是2-5个），模型根据这些示例生成输出。

• 示例:

  Q: 什么是量子计算？
  A: 量子计算是利用量子力学原理进行计算的技术。
  Q: 什么是区块链？
  A: 区块链是一种分布式账本技术，用于记录交易。
  Q: 什么是物联网？
  A: 物联网（IoT）是指通过互联网连接的物理设备网络。
  

4. 指令提示（Instruction Prompting）

• 描述: 明确指示模型执行特定任务或生成特定类型的输出。

• 示例:

  Q: 请解释什么是云计算。
  A: 云计算是一种通过互联网提供计算资源和服务的模式。
  

5. 角色提示（Role Prompting）

• 描述: 指定模型扮演特定角色或身份，以生成符合该角色的输出。

• 示例:

  Q: 作为一名医生，请解释什么是高血压。
  A: 高血压是指血液在血管中流动时对血管壁施加的压力过高。
  

6. 上下文提示（Contextual Prompting）

• 描述: 提供上下文信息，帮助模型理解并生成更相关的输出。

• 示例:

  Q: 在计算机科学中，什么是递归？
  A: 递归是一种编程技术，函数调用自身来解决问题。
  

7. 多轮对话提示（Multi-Turn Dialogue Prompting）

• 描述: 模拟多轮对话，模型根据前几轮的对话内容生成下一轮的输出。

• 示例:

  User: 你好，我想了解什么是人工智能。
  AI: 人工智能（AI）是模拟人类智能的计算机系统。
  User: 那机器学习呢？
  AI: 机器学习是人工智能的一个分支，通过数据训练模型。
  

8. 生成式提示（Generative Prompting）

• 描述: 模型生成自由文本，而不是简单的回答问题。

• 示例:

  Q: 请写一篇关于未来科技的文章。
  A: 未来科技将彻底改变我们的生活。从自动驾驶汽车到智能家居，科技正以前所未有的速度发展。
  

9. 对比提示（Contrastive Prompting）

• 描述: 提供两个或多个对比选项，模型选择或生成与其中一个选项相关的输出。

• 示例:

  Q: 人工智能和机器学习有什么区别？
  A: 人工智能是一个更广泛的概念，而机器学习是人工智能的一个子集。
  
  

10. 逐步推理提示（Step-by-Step Reasoning Prompting）

• 描述: 模型逐步推理问题，并生成每一步的解释。

• 示例:

  Q: 请逐步解释如何计算圆的面积。
  A: 1. 测量圆的半径。2. 使用公式 A = πr² 计算面积。3. 将结果四舍五入到合适的精度。
  
  

11. 反向提示（Inverse Prompting）

• 描述: 模型生成与给定提示相反或不同的输出。

• 示例:

  Q: 请写一篇关于气候变化的负面影响的文章。
  A: 气候变化对地球生态系统造成了严重破坏，导致海平面上升、极端天气事件频发。
  
  

12. 条件提示（Conditional Prompting）

• 描述: 模型根据特定条件生成输出。

• 示例:

  Q: 如果明天天气晴朗，我应该做什么？
  A: 如果明天天气晴朗，你可以去户外活动，如野餐或徒步旅行。
  
  

13. 情感提示（Emotional Prompting）

• 描述: 模型生成带有特定情感色彩的输出。

• 示例:

  Q: 请写一段表达悲伤的文字。
  A: 夜深了，孤独的月光洒在窗台上，心中充满了无尽的悲伤。
  
  

14. 创意提示（Creative Prompting）

• 描述: 模型生成具有创造性或想象力的输出。

• 示例:

  Q: 请写一个关于时间旅行的科幻故事。
  A: 在2100年，科学家发明了一种时间机器，允许人们穿越到过去或未来。
  
  

15. 解释提示（Explanation Prompting）

• 描述: 模型生成详细的解释或说明。

• 示例:

  Q: 请详细解释什么是区块链技术。
  A: 区块链是一种分布式账本技术，通过加密技术确保数据的安全性和不可篡改性。
  
  

16. 摘要提示（Summarization Prompting）

• 描述: 模型生成文本的摘要。

• 示例:

  Q: 请总结一下这篇关于人工智能的文章。
  A: 文章讨论了人工智能的发展历程、应用领域及其对社会的影响。
  
  

17. 翻译提示（Translation Prompting）

• 描述: 模型将一种语言的文本翻译成另一种语言。

• 示例:

  Q: 请将“人工智能”翻译成英文。
  A: Artificial Intelligence
  
  

18. 问答提示（QA Prompting）

• 描述: 模型生成问题的答案。

• 示例:

  Q: 什么是量子力学？
  A: 量子力学是研究微观粒子行为的物理学分支。
  
  

19. 分类提示（Classification Prompting）

• 描述: 模型将输入分类到特定的类别中。

• 示例:

  Q: 请将“苹果”分类到食品类别。
  A: 苹果是一种水果，属于食品类别。
  
  

20. 生成式问答提示（Generative QA Prompting）

• 描述: 模型生成问题的答案，并提供详细的解释。

• 示例:

  Q: 什么是深度学习？
  A: 深度学习是机器学习的一个分支，使用多层神经网络来模拟人脑的工作方式。
  
  

这些Prompt策略可以根据具体的应用场景和需求进行组合和调整，以最大化模型的性能和输出质量。

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