Prompt Engineering 入门指南

最新推荐文章于 2025-04-18 15:05:18 发布

大扬说

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文章标签： prompt 语言模型

本文链接：https://blog.csdn.net/mynancy520/article/details/142741113

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Prompt Engineering 是一门在与大型语言模型（LLMs）交互过程中经常使用的技术。随着大型语言模型（例如 GPT-3、GPT-4 等）的迅猛发展，Prompt Engineering 逐渐成为了数据科学家、开发者、研究人员，甚至是普通用户在与 AI 交互时必备的一项技能。这篇文章总结自 ChatGPT Prompt Engineering for Developers 视频课程，将深入探讨 Prompt Engineering 的基础概念、应用策略，以及如何有效地设计 prompt，从而最大化地发挥语言模型的潜力。无论你是刚刚开始探索这一领域，还是已经有一些使用经验，相信你都能从本文中获得有价值的知识。

什么是 Prompt Engineering？

Prompt Engineering 是通过设计输入文本（prompt）来引导语言模型产生特定类型输出的过程。它的核心在于如何向模型提问或下达指令，以确保生成的内容符合期望。Prompt 可以是一个问题、一组指令或者是一个待补全的句子，通过这种方式与模型交互，用户可以控制模型的输出方向。

在与大型语言模型交互时，一个良好的 prompt 能够引导模型生成准确、相关且符合用户意图的回答。而相反，一个不明确或模糊的 prompt 则可能导致生成的内容偏离主题，甚至产生幻觉现象。

两种大型语言模型

大型语言模型（LLMs）大致可分为两种：基础型 LLM 和指令调优型 LLM。

基础型 Base LLM

基础型 LLM 是通过对大量的通用文本数据进行训练，旨在生成连贯的自然语言。这些模型的主要目标是预测给定上下文中最有可能出现的下一个词，从而确保输出的连贯性和流畅性。这类模型在生成文本时依赖于对大量语料库的统计特性，但它们不一定具备任务导向的理解能力。

示例：

- "Once upon a time, there was a unicorn that lived in a magical forest with all her unicorn friends."

应用场景：

- 文本生成：基础型 LLM 非常适合用于生成长文本、补全句子和创作故事。由于其对语言模式的深度学习，它们可以生成连贯而富有创造性的内容。
- 开放性回答：基础型 LLM 可以回答一些通用的事实性问题。例如，用户可以问：“What is the capital of France?”，模型可能会生成一个正确的预测回答，如“Paris”。也可能生成不正确的预测回答，如：“What is the capital of China?”

基础型 LLM 的优点在于其生成文本的流畅性和自然性，适用于需要创造性表达的任务。然而，由于这类模型没有针对具体任务进行优化，它们在处理需要明确逻辑推理或复杂任务执行时可能表现得不够理想。例如，当需要模型执行具有具体指令的任务（如精确的逻辑推理、特定格式的输出）时，基础型 LLM 的表现可能不如经过专门调优的模型。