玩转 LLM：提示词工程入门指南

与大语言模型 (LLM) 互动，就像和一位聪明的伙伴聊天。而“提示词”，就是我们和 LLM 沟通的语言，是引导它完成任务的关键。

什么是提示词？

简单来说，提示词就是你给 LLM 的指令或问题。 在自然语言处理 (NLP) 领域，提示词是一种引导预训练语言模型完成特定任务的方法。你可以把它想象成一个任务描述，LLM 会根据你提供的信息，结合它学到的知识，生成相应的答案或内容。

举个例子，如果 LLM 像一个 5 岁的小朋友，它已经掌握了很多知识和技能。但如何有效地和小朋友沟通，让他理解并完成我们期望的任务呢？关键就在于我们使用的 "提示词"。

想想你和孩子互动的场景：

• 出门时：
  • 不好的提示：“快点，要迟到啦，别磨蹭了！”
  • 好的提示：“紧急呼叫汪汪队，到门口集合，出发咯！”
• 打扫卫生时：
  • 不好的提示：“把桌子收拾干净！”
  • 好的提示：“呼叫无敌小帮手，爸爸需要支援，帮忙整理一下桌子好吗？”

不同的提示词，不仅能让孩子完成任务，还能让他们在过程中学习和成长。对 LLM 来说也是一样，好的提示词能让它更好地理解我们的需求，并给出高质量的答案。

什么是提示词工程？

提示词工程，简单来说，就是研究如何设计更好的提示词，让 LLM 更好地完成任务。

LLM 在大量的文本数据上进行预训练，学习到了丰富的语言知识。但要将这些知识应用到具体的任务中，以前通常需要对模型进行微调 (SFT：Supervised Fine Tuning)。微调的过程需要使用标注好的数据，让模型学习特定任务的知识。

虽然微调在很多情况下效果不错，但也存在一些问题：

• 需要大量的标注数据，获取成本高。
• 微调后的模型可能出现过拟合，导致泛化能力下降。

为了解决这些问题，研究人员开始尝试通过优化输入和问题描述，来引导模型产生更好的输出，而不需要进行昂贵的微调。这种方法就是“提示词工程”，如图 @fig-pe_arch 所示。

通过精心设计的提示词，我们可以引导模型关注输入数据中的关键信息，从而提高模型在各种自然语言处理任务上的性能。提示词工程的核心思想是：将问题转化为一种容易被模型理解和解答的形式。

实现提示词工程的方法有很多，例如：

• 重述问题： 换一种更清晰的方式提问。
• 给出示例： 提供一些例子，帮助模型理解任务要求。
• 采用渐进式提示： 将复杂任务分解成多个小步骤，逐步引导模型完成。

总之，提示词工程的关键在于找到最能发挥模型潜力的提问方式。

提示词工程是一种优化和设计提示词的技术，可以更好地利用 LLM 解决各种任务。