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大语言模型提示词(Prompt)的硬提示和软提示

2024-6-29 09:25| 发布者: 雷宇| 查看: 137| 评论: 0

摘要: Prompt 是模型接收的初始文本输入,用于指导模型生成响应或执行任务。用户可以通过 prompt 与大语言模型进行交互,请求回答问题、生成文本或完成其他任务。 ... ... ... ... ... ... ... ...



1、Prompt 提示词的分类
什么是 Prompt?
Prompt 是模型接收的初始文本输入,用于指导模型生成响应或执行任务。用户可以通过 prompt 与大语言模型进行交互,请求回答问题、生成文本或完成其他任务。

Prompt 的分类
根据可解释性、交互方式和应用领域,prompt 可以分类为硬提示和软提示,以及在线提示和离线提示。

硬提示(Hard Prompt)
硬提示是预定义的文本模板,通常包含离散输入标记。这些静态提示可以用于编程、存储和重用,但需要合理设置。

软提示(Soft Prompt)
软提示是在提示调优过程中创建的,包含嵌入或数字,代表从大模型中获得的知识。软提示缺乏可解释性,但可以替代额外的训练数据。

应用领域分类
Prompt 可用于不同任务,如信息检索、文本生成、翻译、情感分析、编程等。

  • 上下文
背景上下文描述用户的环境、需求和期望。在提示中加入上下文有助于更好地引导模型生成合适的响应。

  • 示例
提示中包含的例子有助于提高模型的答案质量。例如,为某个职位撰写职位描述时,可以提供情景描述和参考案例。

  • 角色
角色定义了人工智能在交互中所扮演的角色。例如,模拟专家、招聘人员或聊天机器人。

格式和语气
  • 格式
格式化提示,使其适合特定目标,如表格、文章、对话等。

  • 语气
选择合适的语气,例如正式、友好或幽默。

2、硬提示和软提示的特点
  • 硬提示(Hard Prompt)
定义
硬提示是预定义的文本模板,通常包含离散输入标记。这些静态提示可以用于编程、存储和重用。

示例
例如,一个硬提示可以是:"翻译以下英文句子到法语:",后面跟着待翻译的英文句子。

特点
硬提示在结构上是固定的,不会随着模型的状态或上下文而变化。

  • 软提示(Soft Prompt)
定义
软提示是在提示调优过程中创建的,包含嵌入或数字,代表从大模型中获得的知识。软提示缺乏可解释性,但可以替代额外的训练数据。

示例
例如,我们可以使用从其他模型中提取的嵌入向量作为软提示,以帮助模型更好地理解任务。

特点
软提示可以根据任务和上下文进行动态调整,因此更灵活。

3、软提示和硬提示的应用场景
软提示 (Soft Prompts)
优点
  • 无需人工设计,自动优化以适应不同任务。
  • 计算效率高,支持多任务学习。
缺点
  • 不可读,无法解释为何选择这些向量。
应用场景
  • 提示微调 (Prompt Tuning):将预训练模型适应到新的下游任务,避免整体微调的计算开销。
  • 多任务学习:为不同任务学习不同的软提示,轻松切换。
  • 少样本学习:从少量标注数据中获取知识。
  • 长文本建模:在处理长文本任务中具有优势。

硬提示 (Hard Prompts)
优点
  • 人类可读,可解释,灵活性强。
缺点
  • 需要大量人工努力来设计出好的提示。
应用场景
  • 问答系统:确保模型准确回答问题。
  • 机器翻译:控制翻译的准确性和流畅性。
  • 文本摘要:定义生成的格式和规则。

理解提示工程对于更好地利用大型语言模型的能力至关重要,它可以帮助我们更准确地获取所需的答案或生成文本。软提示依赖自动学习,高效且支持多任务,而硬提示则可解释且灵活。通常,结合使用这两种方法可以发挥最大效力。

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