Prompt 提示词强大方法论和框架1

自从ChatGPT

Chat Generative Pre-trained Transformer于2022年11月30日发布以来，一个新兴的行业突然兴起，
那就是Prompt engineering提示工程，可谓如日冲天。

从简单的文章扩写到RAG，ChatGPT展现了前所未有的惊人能力。

今天我们将向大家介绍与提示工程相关的方法论 和 框架

1、提示工程总览

提示工程技术大概可以分成四类：

1. 基于样本提示技术
2. 思维链技术
3. 自动增强技术
4. 交互与推理技术

由于篇幅有限，这篇文章将首先从一些相对简单易懂的方法论和框架开始

包括：

• 零样本提示

  Zero-shot

• 少样本提示

  Few-shot

• 思维链

  Chain-of-Thought / CoT

• 自动思维链

  Automatic CoT

• 自洽

  Self-consistency

请看下方标有✅的部分

以下是它们各自的发布时间线：

2、基于样本提示

Zero-shot

Zero-shot提示

是自然语言处理（NLP）中的一项强大技术，广泛应用于情感分析和文本分类等任务。

它使得模型能够准确分类提示，即使没有先前的接触也能达到预期效果。比如这样的提示：“那个镜头选择很棒。”即使模型之前没有接触过类似的提示，它也应该能够准确地将情感分类为“正面”。它是我们最经常用到的提示词。

在自然语言生成（NLG）中，Zero-shot提示将数据转化为连贯的叙述，适用于各种应用。在AI重写工具中，如Jasper，Zero-shot提示通过生成类似人类的文章提高内容质量，而无需复杂的提示。

另外，Zero-shot ReAct和 Zero-shot CoT等变体使其在各种场景中得到了广泛应用。

总的来说，Zero-shot提示是 NLP 领域中一项强大的技术，能够处理各种提示并生成相关的回应。

Few-shot

Few-shot提示

是一种在语言模型中使用的技术，特别是在像LangChain这样的AI应用中。这种方法涉及向模型提供少量示例或“快照”，以引导其生成响应。这些示例相当于模型的迷你训练，帮助模型理解所期望的响应类型。

类似于教孩子根据颜色对物体进行分类的情景，你可以给他们展示一些示例，例如一个红苹果、一个蓝色球和一个黄香蕉。然后，你给他们展示一片绿叶，并让他们对其进行分类。即使之前没有展示过绿色的物体，他们可以运用从示例中学到的逻辑正确地对叶子进行分类。

在Few-shot提示中也是如此，你给语言模型提供一些示例，然后要求它对一个新的提示进行响应。

例如，你可以向模型提供以下示例：

• 今天天气非常好（正面Pos）
• 家具很小（中性Neu）
• 我不喜欢你的态度（负面Neg）
• 那个投篮太糟糕了（负面Neg）

看到这些示例后，即使模型之前没有见过这个确切的句子，模型应该能够将类似“这个蛋糕很美味”的新句子分类为正面（Pos）

当你不能明确告诉模型你需要什么，但可以提供期望输出的例子时，Few-shot提示特别有用

通过少样本提示，模型可以利用学习到的逻辑从有限的示例中推广到新的情景，这在提高模型的泛化能力和灵活性方面非常有效。

3、思维链技术

Chain-of-Thought(CoT)

CoT

鼓励大型语言模型（LLMs）解释他们的推理过程。在Zero-shot情景下，只需在原始提示中加入类似"让我们一起逐步思考"的短语，即可实现。

虽然没有明确指出这是在LangChain还是BabyAGI中使用的，但这在LLMs中是常见的技术。

LangChain和BabyAGI都是AGI的实现和框架

比如，你正在尝试解决一个数学问题。你可能不会直接得出答案，而是会将问题分解为更小的步骤，对吧？这就是CoT提示对LLMs的作用，它会逐步引导模型进行逻辑思考。

CoT有两个重要步骤：

• 选择并解释具有相同结构的问题
• 细分问题结构，并在示例答案部分展示答案

另外，Zero-shot-CoT方法曾经很流行，通过添加“逐步和逻辑思考”，就可以提高性能。

Automatic CoT

Automatic CoT

旨在通过自动生成推理步骤来增强LLMs的问题解决能力。它结合了Zero-shot CoT，Manual CoT和检索（Retriever）的概念，通过优化问题回答（QA）过程来提高性能。

以下是步骤：

• 在准备阶段，对“让我们一步一步地思考”后的问答集进行聚类，并随时准备好。
• 在接收到用户输入后，从聚类中检索问题和答案，并将其作为CoT合并到输入中。

4、自动增强提示

自洽

Self-consistency

通过汇总多个CoT的结果（比如取占多数的结果）来提高响应准确性。

步骤如下：

• 从CoT响应中提取多个与输入（提示）相符的片段
• 融合这些多个答案，形成最终的综合回答

5、总结

这些提示工程技术各有自身的优势，在不同场景下可以灵活运用，具体取决于任务的要求和可用资源。

后期，我们会进一步探索一些在AGI实现方面正兴起的提示工程技术，比如APE，ToT，GoT，ART，AoT，RAG和ReAct等

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