如何有效指挥大语言模型工作？关于提示词的一些用法

雷宇

零样本提示是一种在自然语言处理中常用的技术。它允许大型语言模型（LLM）在没有特定任务示例的情况下完成任务。这种方法利用了模型在预训练和微调过程中获得的广泛知识和能力。

这里有几个关键特点：

• 无需示例：模型直接根据任务描述生成输出，而不需要看到具体的任务示例。
  
• 利用先验知识：模型依靠在预训练过程中学到的知识来理解和执行任务。
  
• 灵活性：零样本提示可以用于各种不同的任务，而无需为每个任务专门训练模型。
  

让我们来看几个举例说明：

情感分析任务：

• 提示：将以下文本分类为积极、消极或中性。
• 文本：这部电影还不错，但有些地方可以改进。
• 模型可能会回答：“中性”，尽管它没有见过具体的情感分析示例。
  

文本摘要任务：

• 提示：总结以下段落的主要内容。
• [插入一段文字]
• 模型会尝试生成摘要，即使没有看到具体的摘要示例。
  

问答任务：

• 提示：回答以下问题：地球是什么形状？
• 模型会根据其预训练知识回答问题，而不需要特定的问答示例。
  

零样本提示的优势在于其灵活性和广泛适用性。然而，对于某些复杂或特定领域的任务，零样本提示可能不如少样本提示或微调模型效果好。在这些情况下，可能需要提供一些示例或进行特定任务的训练来获得更好的结果。

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少样本提示是一种在提示词工程中常用的技术。它通过在提示中提供少量示例来引导大型语言模型（LLM）完成特定任务。这种方法利用了模型的上下文学习能力，通过示范帮助模型更好地理解和执行所需的任务。

以下是一个少样本提示的例子：

```
"whatpu" 是坦桑尼亚的一种小型毛茸茸的动物。一个使用 "whatpu" 这个词的句子的例子是：
我们在非洲旅行时看到了这些非常可爱的 whatpus。

"farduddle" 是指快速跳上跳下。一个使用 "farduddle" 这个词的句子的例子是：
```

在这个例子中，我们为模型提供了一个新词 "whatpu" 的定义和用法示例。然后，我们给出另一个新词 "farduddle" 的定义，期望模型能够按照相同的模式生成一个使用 "farduddle" 的句子。

这种方法特别有用，因为它可以帮助模型理解任务的结构和期望的输出格式。对于更复杂的任务，可以增加示例数量，例如使用 3-shot、5-shot 或 10-shot 提示。

值得注意的是，即使使用随机标签或不完全正确的示例，保持一致的格式也能在一定程度上提高模型的表现。这表明，少样本提示不仅传递了任务的内容，还传递了任务的结构和期望的输出格式。

少样本提示的注意事项包括：

1. **添加标签**：在提示中尽量添加一些标签，即使格式不统一，也比没有标签要强。
2. **格式一致性**：保持格式的一致性有助于提高性能，即使标签是随机分配的也有帮助。
3. **示例数量**：对于更复杂的任务，可以尝试增加示例数量，例如使用 3-shot、5-shot 或 10-shot 提示。

然而，少样本提示在处理更复杂的推理任务时仍然表现不佳。例如，对于以下任务，少样本提示未能给出正确答案：

提示词：
“这组数字中的奇数加起来是一个偶数：15、32、5、13、82、7、1。”
输出：
这是错误的。因为奇数加起来永远是奇数，而不是偶数。

在这些情况下，需要使用更高级的提示技术，例如思维链（Chain of Thought, CoT）提示来解决。

总之，少样本提示通过提供少量示例来提高模型的任务执行能力，但其局限性也需要通过其他高级技术来弥补。

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**思维链（Chain of Thought, CoT）** 是一种在提示词工程中强大的技术，旨在提高大型语言模型（LLMs）的推理能力和输出质量。它通过鼓励模型在给出最终答案之前展示一系列中间推理步骤来解决复杂问题。

思维链的核心思想是模仿人类解决问题的思维过程，将复杂问题分解为更简单、更有逻辑的步骤。这种方法有助于模型更好地理解问题结构，并在多个步骤中进行推理。

以下是一个使用思维链的例子：

**问题**：“我去市场买了10个苹果。我给了邻居2个苹果和修理工2个苹果。然后我去买了5个苹果并吃了1个。我还剩下多少苹果？”

使用思维链的回答过程：

1. 首先，您从10个苹果开始。
2. 您给了邻居和修理工各2个苹果，所以您还剩下6个苹果。
3. 然后您买了5个苹果，现在有11个苹果。
4. 最后您吃了1个苹果。
5. 因此，您最终剩下10个苹果。

这个例子展示了思维链如何通过逐步推理来解决一个多步骤的问题。与直接给出答案相比，这种方法不仅提高了回答的准确性，还让用户能够理解模型是如何得出结论的。

思维链技术的优势包括：

1. 提高复杂问题的解决能力，特别是在算术和常识推理等领域。
2. 允许用户更容易地调试模型的推理过程，找出可能的错误。
3. 提高模型输出的可解释性，让用户了解模型的思考过程。

通过使用思维链，我们可以显著提升大型语言模型在各种复杂任务中的表现，使其更接近人类的推理能力。

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多维度提示是一种高级技术，用于构建提示，以便从不同角度或维度更全面、准确地生成回答。

让我们来看看你提供的几个例子：

1. **角色扮演 + 任务描述**：
    - 假设你是一位经验丰富的气候科学家。你的任务是分析全球变暖对海平面上升的影响。请考虑短期和长期影响，以及对沿海城市和生态系统的潜在后果。

2. **时间维度 + 地理维度**：
    - 比较20世纪初和21世纪初纽约和东京的城市化进程。请考虑人口增长、基础设施发展和社会变革等方面。

3. **利弊分析 + 多方视角**：
    - 从经济、环境和社会三个角度评估发展核能的利弊。请考虑政府、企业和普通公民的不同观点。

4. **历史背景 + 未来预测**：
    - 回顾互联网发展的历史，并预测未来20年可能出现的技术突破和社会影响。考虑到隐私、安全和信息获取等方面的变化。

5. **跨学科分析 + 案例研究**：
    - 以亚马逊公司为例，从商业战略、技术创新和组织文化三个维度分析其成功因素。请引用具体的商业决策和技术突破来支持你的观点。

这些多维度提示可以帮助大型语言模型更好地理解复杂任务，并提供更深入、更有洞察力的回答。

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自我完善，质疑结果

- **自我完善**：这是一种方法，用于改进生成式人工智能（如大型语言模型）。我们不应该盲目相信它们的输出，因为它们只是根据概率生成可能的答案，而不一定是正确的。因此，我们可以要求它们自我批评，以便更好地提高技术质量。

- **质疑结果**：当生成式人工智能给出答案时，我们应该对其进行质疑。我们可以问：“这个答案是否合理？有没有更好的解决方案？”通过这样的反思，我们可以引导人工智能改进回答。

举个例子，假设你问一个大型语言模型：“什么是全球变暖的原因？”它可能会给出一个答案，但我们应该思考是否还有其他因素，或者是否有更准确的解释。


具体步骤说明：

1. **初始提示**：我们首先给生成式人工智能（如大型语言模型）一个问题或任务的提示。例如，我们可以问：“全球变暖的原因是什么？”这就是初始提示。

2. **生成答案**：基于初始提示，生成式人工智能会产生一个答案。这个答案是根据其训练数据和模型的知识生成的。

3. **质疑和改进**：接下来，我们要质疑生成的答案。我们可以问自己：“这个答案是否合理？有没有更好的解决方案？”如果我们认为答案不够准确或不完整，我们可以要求人工智能改进。

4. **再次回答**：在质疑之后，生成式人工智能会再次回答问题。这次它会考虑到之前的质疑，并提出更好的解决方案。

5. **重复**：我们可以根据需要多次重复这个过程，直到我们对答案满意为止。


自我完善是一种反思和改进的过程，帮助我们更好地使用生成式人工智能技术。