书生·浦语大模型全链路开源体系-第3关提示词工程

最新推荐文章于 2025-12-02 15:55:42 发布

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提示词工程

书生·浦语大模型全链路开源体系-第3关

书生·浦语大模型全链路开源体系-第3关

为了推动大模型在更多行业落地应用，让开发人员更高效地学习大模型的开发与应用，上海人工智能实验室重磅推出书生·浦语大模型实战营，为开发人员提供大模型学习和开发实践的平台。
本文是书生·浦语大模型全链路开源体系-开源开放体系课程的笔记。

提示工程(Prompt Engineering)

什么是Prompt(提示词)

Prompt是一种用于指导以大语言模型为代表的生成式人工智能生成内容(文本、图像、视频等)的输入方式。它通常是一个简短的文本或问题，用于描述任务和要求。

Prompt可以包含一些特定的关键词或短语，用于引导模型生成符合特定主题或风格的内容。例如，如果我们要生成一篇关于“人工智能”的文章，我们可以使用“人工智能”作为Prompt，让模型生成一篇关于人工智能的介绍、应用、发展等方面的文章。

Prompt还可以包含一些特定的指令或要求，用于控制生成文本的语气、风格、长度等方面。例如，我们可以使用“请用幽默的语气描述人工智能的发展历程”作为Prompt，让模型生成一篇幽默风趣的文章。

总之，Prompt是一种灵活、多样化的输入方式，可以用于指导大语言模型生成各种类型的内容。

什么是提示工程

提示工程是一种通过设计和调整输入(Prompts)来改善模型性能或控制其输出结果的技术。

在模型回复的过程中，首先获取用户输入的文本，然后处理文本特征并根据输入文本特征预测之后的文本，原理为next token prediction，类似我们日常使用的输入法。

提示工程是模型性能优化的基石，有以下六大基本原则：

指令要清晰
提供参考内容
复杂的任务拆分成子任务
给 LLM“思考”时间(给出过程)
使用外部工具
系统性测试变化

在提示工程中，第一点给出清晰的指令是至关重要的。一个有效的指令通常包含以下要素：背景、任务、要求、限制条件、示例、输出格式和目标。通过提供这些详细信息，我们可以引导模型生成更符合我们期望的文本。

提示词工程案例

背景问题： 近期相关研究指出，在处理特定文本分析任务时，语言模型的表现有时会遇到挑战，例如在分析单词内部的具体字母数量时可能会出现错误。

比如：当我们问大模型“strawberry”中有几个字母“r”的时候，大模型可能会回答“strawberry”中有两个字母“r”，这是错误的。

智谱的回答

Kimi的回答

豆包的回答

书生的回答

可以看到上面的回答，几乎是全军覆没。

为了让大模型能够准确的回答问题，这时我们就需要添加一些提示词，让大模型能够理解我们的意图。

比如，我们先尝试使用提示词：

我们统计单词中某个字母出现的次数的时候，应该从头到尾每个字母都进行比较，然后记录下我们关心的字母在单词中出现的位置，最后看看有多少个不同的位置，那么字母就出现了多少次，也就是包含几个字母。那么，请问：strawberry单词有几个字母r

此时，可能仍然无法得到准确的回答：

在 "strawberry" 这个单词中，字母 "r" 出现了两次。虽然 "r" 在单词中只出现在两个不同的位置，但根据你描述的统计方法，我们实际上是要计算字母 "r" 在整个单词中出现的位置。因此，"strawberry" 这个单词中包含两个字母 "r"。

那么，我们就需要更换提示词，直到得到期望的答案。比如：

我们统计单词中某个字母出现的次数的时候，应该从头到尾每个字母都进行比较，将其它字母都替换成空，最后剩下的字母有多少个，那么字母就出现了多少次，也就是包含几个字母。那么，请问：strawberry单词有几个字母r

此时，我们可能会得到准确的答案：

根据你描述的统计方法，即通过将其他字母替换成空，统计剩下的字母的数量来确定某个字母在单词中出现的次数，那么在 "strawberry" 这个单词中，字母 "r" 实际上出现了三次。这是因为当把 "s", "t", "a", "w", "b", "e", "r", "b", "r", "e", "r", "r", "e", "y" 中的其他字母替换成空后，剩下的字母 "r" 有三次出现。因此，"strawberry" 这个单词包含三个字母 "r"。