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什么是提示工程?清楚地解释

什么是提示工程?清楚地解释

Misskey AI

定义提示工程

了解提示在语言模型中的作用

提示工程是创造有效提示的艺术,以利用大型语言模型 (LLM) 的力量并实现预期输出。提示作为人类与这些强大 AI 系统之间的接口,塑造模型的理解并指导其生成过程。

在自然语言处理 (NLP) 的世界里,语言模型经历了令人remarkable的发展,culminating in the emergence of transformative models like GPT-3、BERT 和 T5。这些模型具有前所未有的理解和生成人类类似文本的能力,为各种应用程序(从内容创作到任务自动化)开辟了无限可能。

然而,这些语言模型的真正潜力不仅在于其架构的复杂性,也在于提示工程的艺术。提示工程涉及仔细设计输入提示,以释放语言模型的全部潜力,使其能够生成与用户意图一致的有针对性且高质量的输出。

提示设计在实现预期输出中的重要性

提示工程很重要,因为语言模型虽然高度capable,但并不天生了解用户的具体需求或任务的背景。提示作为用户意图和模型语言生成能力之间的桥梁,指导模型生成相关、连贯且符合用户要求的输出。

有效的提示设计可带来广泛的好处,包括:

  1. 目标导向:提示可以精确地指导语言模型生成与用户意图和任务目标相符的输出。经过精心设计的提示可以引导语言模型生成与用户需求直接相关的内容,减少了大量的后期处理或过滤的需求。

  2. 增强创造力和创意: 提示可以激发语言模型探索新颖的想法、生成独特的内容和提供新的视角,使其成为创造性任务的宝贵工具。

  3. 提高任务完成度: 提示可以被设计成将复杂的任务分解为可管理的步骤,使语言模型能够完成多步工作流程并自动化各种流程。

  4. 减轻偏见和有害输出: 周到的提示工程有助于识别和减轻语言模型固有的潜在偏见和不良输出,确保更加合乎道德和负责任的人工智能应用。

  5. 提高效率和生产力: 通过利用语言模型的速度和可扩展性,提示工程可以简化各种任务,从内容生成到数据分析,从而提高效率和生产力。

提示工程基础

提示结构:元素和格式

有效的提示工程始于理解提示的结构和格式。一个设计良好的提示通常由以下关键元素组成:

  1. 指令: 对任务或所需输出的明确简洁描述。
  2. 背景: 相关的背景信息或约束,有助于语言模型更好地理解上下文。
  3. 输入数据: 语言模型应该纳入其响应的任何必要数据或信息。
  4. 输出格式: 生成输出的所需格式或结构,如特定的写作风格、语气或长度。

提示的格式也可能在其有效性中发挥关键作用。提示工程师通常会尝试不同的格式技术,如:

  • 项目符号
  • 编号步骤
  • 格式化文本- 包含特殊字符或符号

根据任务、使用的语言模型和用户的偏好,最佳提示结构和格式可能会有所不同。

提示组成:制作有效的提示

制作有效的提示是一个迭代过程,需要深入了解语言模型的功能、手头的任务和期望的输出。以下是提示组成的一些关键考虑因素:

  1. 清晰和具体性:提示应该清晰、简洁和具体,不留任何关于任务或预期输出的模糊性。

  2. 上下文信息:提供相关的背景信息和约束条件可以帮助语言模型更好地理解上下文,生成更有针对性的响应。

  3. 语气和风格:提示可以根据所需的输出调整语气、写作风格或叙事视角。

  4. 逻辑结构:以逻辑和结构化的方式组织提示,如使用分步说明或定义良好的部分,可以提高生成输出的连贯性和流畅性。

  5. 提示实验:迭代提示设计,测试不同的变体,并分析结果,可以帮助确定特定任务或应用程序的最有效提示。

有效的提示组成通常需要创造力、领域知识和对语言模型优缺点的深入理解的结合。

提示优化:完善和迭代

提示优化是一个持续的过程,涉及完善和迭代提示设计,以获得最佳结果。这个过程通常包括以下步骤:

  1. 基线评估:通过生成样本输出并评估其质量、相关性和与预期目标的一致性,来评估初始提示的性能。

  2. 提示完善:识别需要改进的领域,并尝试不同的变体,如添加更多上下文信息、调整语气或结构等。提示优化是提示工程过程中的一个关键步骤,因为它可以帮助用户充分发挥语言模型的潜力,为特定用例实现最佳结果。

提示工程技术

提示链接:利用多个提示

提示链接涉及到有策略地使用多个提示,无论是顺序还是并行,以实现更复杂或更细微的输出。当处理多步任务或所需输出需要结合不同技能或视角时,这种技术特别有用。

提示链接的一种方法是将复杂任务分解为一系列更小、更易管理的步骤,每个步骤都有自己的提示。例如,在生成研究论文时,提示可以包括:

  1. 提示概述论文的结构和关键部分。
  2. 提示进行文献研究并总结相关发现。
  3. 提示起草引言和结论。
  4. 提示生成论文主体,并为每个部分提供特定的提示。

通过将这些提示链接在一起,语言模型可以以结构化和连贯的方式处理任务,从而产生一篇组织良好且全面的研究论文。

另外,提示链接也可以涉及...使用多个并行提示的好处,其中一个提示的输出作为另一个提示的输入。这种方法在生成需要多种技能或视角的内容时特别有用,例如创建结合创意写作、数据分析和战略规划的营销活动。

提示模板:可重复使用的提示结构

提示模板涉及创建可轻松适应和重复使用的标准化提示结构,用于不同的任务或应用程序。当处理重复或类似类型的请求时,这种技术特别有用,因为它可以简化提示工程过程,并确保生成输出的一致性。

提示模板通常包括可轻松替换为每个用例的特定详细信息或要求的占位符或变量。例如,用于产品描述的提示模板可能如下所示:

为[PRODUCT_NAME]编写一篇150字的产品描述。该描述应突出产品的关键特性、优势和使用情况。语气应该是[TONE],风格应该是[STYLE]。

通过利用此模板,提示工程师可以快速为不同的产品生成产品描述,只需填写[PRODUCT_NAME]、[TONE]和[STYLE]占位符即可。

提示模板还可以扩展到更复杂的任务,其中模板包括多个步骤或部分。这种方法可以帮助确保广泛应用程序(从内容创作到任务自动化)的一致性和效率。

提示分解:分解复杂任务

提示分解涉及将复杂任务分解为更小、更易管理的子任务,每个子任务都有自己的提示。当处理多方面的问题或所需输出需要结合不同的技能或知识领域时,这种技术特别有用。

通过将任务分解为更小的步骤,提示工程师可以更好地控制和管理整个过程,并确保每个子任务都得到适当的关注和处理。这种方法还可以提高生成输出的一致性和质量,因为每个子任务都可以针对特定的目标和要求进行优化。将复杂任务分解为一系列更小、更集中的提示,提示工程师可以利用语言模型的专门功能更有效地处理每个子任务。这种方法可以带来以下几个好处:

  1. 任务完成度提高:将复杂任务分解为更小、更易管理的步骤,可以帮助语言模型更好地理解和执行所需的步骤,从而提高任务完成的成功率。

  2. 透明度和可解释性增强:提示分解可以提供更大的透明度,让人更好地了解语言模型的推理和决策过程,从而更容易理解和排查生成的输出。

  3. 模块化和可扩展的提示设计:通过将任务分解为可重复使用的子提示,提示工程师可以创建更加模块化和可扩展的提示设计,可以轻松地适应不同的用例或扩展到处理更大或更复杂的任务。

  4. 有针对性的优化:提示分解允许对个别子提示进行更有针对性的优化,使提示工程师能够微调和完善任务的特定方面,而不会影响整体工作流程。

在数据分析、流程自动化和复杂内容生成等领域,提示分解尤其有价值,因为能够分解任务并利用专门的功能,可以显著提高效率和有效性。

提示工程应用

内容生成:从创意写作到新闻报道

提示工程最突出的应用之一是在内容生成领域,语言模型可以用于协助各种创意和信息性写作任务。

在创意写作领域,提示工程可用于激发新颖的想法,生成独特的叙事,并创作引人入胜的故事。通过精心设计包含特定主题、场景等元素的提示, 例如,一个短篇小说的提示可能如下所示:

写一篇 500 字的短篇小说,设置在一个政府严格控制信息流动的反乌托邦未来。故事应该从一个年轻记者的视角展开,他揭露了一个令人震惊的真相,必须决定是否冒一切风险来曝光它。语调应该是阴暗和悬疑的,重点关注权力、腐败和追求真理的主题。

在新闻业中,提示工程可用于自动生成新闻文章、报告和摘要。通过为语言模型提供必要的背景、事实和格式指南,提示工程师可以实现高质量新闻内容的高效生产。

撰写一篇 300 字的新闻报道,介绍政府最近宣布的一项新的可再生能源计划。该文章应包括以下关键要点:
- 该计划的具体目标和目标
- 预期的环境和经济效益
- 行业专家和环保倡导者的反应和评论
- 政府之前在可再生能源方面的工作概述

通过利用提示工程的力量,内容创作者和新闻工作者可以在保持人性化触感和编辑控制的同时,解锁生产力、创造力和一致性的新水平。

任务完成:自动化工作流程和流程

提示工程还可用于自动化各种工作流程和流程,使语言模型能够协助执行从数据分析到项目管理的各种任务。

例如,在数据分析领域,提示工程师可以创建引导语言模型执行以下任务的提示:

  • 清洁和预处理数据
  • 生成见解可视化数据分析
  • 识别趋势和模式
  • 总结关键发现
分析过去12个月提供的销售数据,并生成一份500字的报告。该报告应包括以下内容:
- 总体销售趋势的摘要,包括任何显著的增加或减少
- 识别最畅销的产品及其表现分析
- 比较不同地区或客户群的销售数据
- 对潜在改进领域或增长机会的建议

在项目管理的背景下,提示工程可用于自动创建项目计划、状态报告和任务分配。通过为语言模型提供必要的项目细节、约束和格式要求,提示工程师可以简化与项目管理相关的行政任务。

为即将进行的网站重新设计项目生成一个项目计划。该计划应包括以下内容:
- 包含关键里程碑和截止日期的高级时间线
- 包括负责方和估计持续时间的项目任务分解
- 风险评估和缓解策略
- 概述状态更新频率和格式的沟通计划

通过利用提示工程自动执行这些类型的任务,组织可以提高效率,降低人为错误的风险。

卷积神经网络(CNN)

卷积神经网络(CNN)是一种专门用于处理和分析视觉数据(如图像和视频)的神经网络。CNN的灵感来自人类大脑视觉皮层的结构,该皮层具有专门的细胞,可响应视觉领域中的特定模式。

CNN的关键组件包括:

  1. 卷积层:这些层对输入图像应用一组可学习的滤波器(或核),提取特征并创建特征图。滤波器经过训练,以捕捉图像中的不同模式和结构。

  2. 卷积层:这些层被设计用于检测特定的模式,如边缘、形状和纹理。

  3. 池化层:这些层减小了特征图的空间大小,帮助模型对输入的小变化更加鲁棒。最常见的池化操作是最大池化,它从特征图的一个小区域中选择最大值。

  4. 全连接层:这些层类似于传统神经网络中的层,每个神经元都连接到前一层的所有神经元。这些层用于分类或回归任务。

以下是一个用于图像分类的简单 CNN 架构示例:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
 
# 创建顺序模型
model = Sequential()
# 添加第一个卷积层,输入形状为(28, 28, 1),输出特征图为32个,使用3x3卷积核,激活函数为ReLU
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
# 添加第一个最大池化层,池化窗口大小为2x2
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
# 添加第二个卷积层,输出特征图为64个,使用3x3卷积核,激活函数为ReLU
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
# 添加第二个最大池化层,池化窗口大小为2x2
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
# 添加第三个卷积层,输出特征图为64个,使用3x3卷积核,激活函数为ReLU
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
# 将特征图展平为一维向量
model.add(Flatten())
# 添加第一个全连接层,输出64个神经元,激活函数为ReLU
model.add(Dense(64, activation='relu'))
# 添加输出层,输出10个神经元,使用softmax激活函数进行多分类
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

在这个示例中,模型接受 28x28 灰度图像(输入形状为(28, 28, 1)),并应用三个卷积层,每个卷积层后跟一个最大池化层。最后的层是全连接层,输出层使用 softmax 激活函数进行多分类。

CNN 在各种计算机视觉任务中都取得了巨大成功,包括图像分类、目标检测、分割等。CNN 的一个关键优势是它们能够学习输入数据中的局部模式和特征,这对视觉任务特别有用。

循环神经网络 (RNNs)

循环神经网络 (RNNs) 是一种专门用于处理序列数据(如文本、语音或时间序列数据)的神经网络。与前馈神经网络不同,RNNs 能够处理序列数据中的依赖关系。递归神经网络(RNN)是一种特殊的神经网络架构,它能够处理序列数据。与前馈神经网络(FNN)不同,RNN可以记住之前的输入信息,从而能够根据当前输入和之前的隐藏状态做出预测。

RNN的主要组成部分包括:

  1. 输入序列:RNN的输入是一个数据序列,例如句子或时间序列。
  2. 隐藏状态:隐藏状态代表了RNN的"记忆",它会在每个时间步根据当前输入和之前的隐藏状态进行更新。
  3. 输出序列:RNN的输出是一个输出序列,每个时间步都有一个输出。

下面是一个简单的RNN文本生成示例:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, SimpleRNN
 
# 定义模型
model = Sequential()
model.add(SimpleRNN(128, input_shape=(None, 1), return_sequences=True))
model.add(Dense(1, activation='linear'))
 
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')

在这个例子中,模型接受一个任意长度的输入序列和单个特征(每个时间步的值)。RNN层有128个单元,使用了SimpleRNN实现,这是一个基本的RNN层。输出层是一个全连接层,输出代表下一个时间步的预测值。

RNN在语言建模、机器翻译、语音识别和时间序列预测等任务中非常有用。RNN面临的一个主要挑战是梯度消失问题,即用于训练网络的梯度可能变得非常小,这使得学习数据中的长期依赖关系变得困难。

为了解决这个问题,研究人员开发了更高级的RNN架构,如长短期记忆(LSTM)和门控循环单元(GRU),它们使用门控机制来更好地保留隐藏状态中的长期信息。生成对抗网络 (GANs)

生成对抗网络 (GANs) 是一种深度学习模型,由两个神经网络组成:生成器和判别器。生成器网络被训练用于生成与训练数据相似的新数据,而判别器网络被训练用于区分真实的训练数据和生成的数据。

GAN 的关键组件包括:

  1. 生成器网络:该网络接受随机输入(称为潜在向量)并生成与训练数据相似的新数据。
  2. 判别器网络:该网络接受真实的训练数据或来自生成器网络的生成数据,并尝试将其分类为真实或虚假。

两个网络以对抗的方式进行训练,生成器试图通过生成更真实的数据来欺骗判别器,而判别器则试图变得更擅长于区分真实和虚假的数据。这个过程一直持续,直到生成器能够产生与真实训练数据无法区分的数据。

以下是一个用于生成手写数字的简单 GAN 示例:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential, Model
from tensorflow.keras.layers import Dense, Reshape, Flatten
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
 
# 定义生成器网络
generator = Sequential()
generator.add(Dense(128, input_dim=100, activation='relu'))
generator.add(Dense(784, activation='tanh'))
generator.add(Reshape((28, 28, 1)))
 
# 定义判别器网络
discriminator = Sequential()
discriminator.add(Flatten(input_shape=(28, 28, 1)))
discriminator.add(Dense(128, activation='relu'))
discriminator.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
 
# 定义 GAN 模型
gan = Model(generator.input, discriminator(generator.output))
gan.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=Adam())

在这个示例中,生成器网络接受一个 100 维的潜在向量,并生成 28x28 的图像。手写数字的灰度图像。判别器网络接收一个图像并尝试将其分类为真实或虚假。然后通过将生成器的输出传递给判别器并优化生成器以欺骗判别器来训练GAN模型。

GAN已被用于广泛的应用,包括图像生成、图像到图像的转换、文本生成,甚至音乐生成。它们在生成高度真实和多样的数据方面取得了令人印象深刻的结果,并已成为深度学习工具箱中的一个重要工具。

结论

在本文中,我们探讨了几种关键的深度学习架构及其应用:

  1. 卷积神经网络(CNN):专门用于处理和分析视觉数据,如图像和视频。CNN受视觉皮层结构的启发,在广泛的计算机视觉任务中取得了巨大成功。

  2. 循环神经网络(RNN):旨在处理顺序数据,如文本、语音或时间序列数据。RNN保持先前输入的"记忆",允许它们根据当前输入和先前隐藏状态做出预测。

  3. 生成对抗网络(GAN):由两个神经网络组成,一个生成器和一个判别器,以对抗的方式进行训练,以生成与训练数据相似的新数据。

这些只是近年来开发的众多深度学习架构和技术中的几个例子。随着深度学习的不断发展,我们可以期待在各种领域看到更多令人兴奋和创新的应用。