I. 提示工程简介

提示工程（Prompt Engineering）是利用特定的指令、问题或任务描述来引导大型语言模型（LLMs）生成所需的输出。这一领域旨在通过优化提示设计，提高模型的准确性、相关性和响应性。在复杂的任务执行中，提示工程扮演着关键角色，弥补模型的局限，发挥其在问答、文本生成、代码理解与生成等场景中的潜力。

II. 基础提示设计

示例：翻译任务

目标：将英文句子“Hello, world!”翻译成中文。

提示设计：

translation_prompt = "翻译任务：Hello, world!\n目标语言: 中文"

执行：使用提示指导模型完成翻译任务。

温度与Top_p参数影响

• 温度（temperature）降低，模型输出更确定，偏向选择出现概率高的词汇。
• Top_p参数确定模型输出的多样性与相关性，值越小，输出越集中于高频词汇。

III. 针对特定任务的提示设计

例子：信息提取

任务：从给定的文本中提取关键信息。

提示：

info_extraction_prompt = """
文本：纽约，2023年5月1日 - 纽约市市长宣布，未来一年将推出新的环保政策。
提取关键信息：[城市名称]，[日期] - [事件]
"""

使用正向指导替代负面限制

采用正向指导通过提供清晰、具体的指令来引导模型输出，避免直接使用负面限制词（如“不要”），以提高输出质量。

IV. 提升模型表现的技术

上下文学习

• 小样本提示：提供少量示例让模型学习上下文后，适应新任务。例如：

  sample_input = "昨天的天气如何？"
  sample_output = "晴朗"
  new_task_prompt = "今天的天气预报？"

多任务学习

• 多个提示：通过设计多个相关但独立的提示来增强模型泛化能力。

V. 与大语言模型交互

参数配置与优化

• 模型调优：通过调整提示的长度、包含的细节以及使用模型特定的参数来优化交互效果。

VI. 关键概念与最佳实践

提示设计原则

• 清晰明确：确保任务描述简洁、直接，避免模糊或冗长的指令。
• 具体性：提供具体场景或上下文信息，以减少歧义。

避免常见错误

• 过度依赖模板：避免使用过于通用的提示模板，应根据具体任务调整。
• 忽略模型能力：确保提示与模型能力相匹配，避免设计出超出模型能力范围的任务。

VII. 实践与资源

典型案例研究

• 文本翻译：对比不同提示设计对翻译准确性和流畅性的影响。
• 代码生成：分析如何通过有效提示提高代码生成的准确性和逻辑性。

实践与资源

• 在线教程：使用慕课网（http://www.xianlaiwan.cn/）等平台查找提示工程的入门教程和进阶课程。
• 论坛与社区：加入相关的技术论坛和社交媒体群组，与其他提示工程师和开发者交流经验与技巧。
• 实践项目：参与开源项目或创建自己的项目，通过实际操作提升技能，解决真实世界问题。

遵循上述指南和实践，可以显著提高与大型语言模型的交互效率和效果，解锁更多应用场景的可能性。