提示工程（Prompt Engineering）是大型語言模型（LLMs）領域中的一種重要實踐，其重點在於製作有效的提示，以引導這些模型產生所需的輸出。這門學科隨著 2020 年 GPT-3 等模型的推出而興起，並隨後發展成為一種複雜的實務，增強了人類與人工智能之間的互動。
快速工程的主要方面
定義： 提示工程涉及設計能有效地向 LLM 傳達任務的提示。这包括指定上下文、提供示例以及明确说明所需的输出格式。目標是利用模型的能力來產生精確且相關的回應。
興起： 這個概念隨著功能強大的 LLM 的出現而受到矚目，LLM 可以根據收到的提示來理解並產生類似人類的文字。最初，由於模型的對齊能力有限，提示通常包括詳細的任務描述和範例。然而，隨著 LLM 的改進，清晰簡潔的指示變得越來越有效和足夠。
快速工程技術 (範例在此)
- 零射擊提示：
- 要求模型執行任務而不提供任何範例。此技術依賴於模型已有的理解和常識。
- Few-shot 提示：
- 提供一些範例來引導模型的回應。這有助於模型更清楚地瞭解所需的輸出，並提高準確性。
- Chain-of-Thought Prompting：思維鏈提示
- 鼓勵模型逐步推理問題。這種技巧對需要邏輯過程或計算的任務很有用。
- 情境提示:
- 在提示中包含相關的情境，以幫助模型更好地理解任務。情境資訊可以包括背景細節或相關資料點。
快速工程的應用
- 文字產生：撰寫故事、文章或詳細報告。
- 問題回答：針對特定查詢產生準確的答案。
- 情感分析：將文字分類為正面、負面或中性。
- 程式碼產生：協助編寫程式碼片段或除錯現有程式碼。
迅速工程的最佳實務
- 明確性與具體性：清楚地將最重要的內容和特定指示傳達給模型，以確保相關的輸出。
- 有效的結構：
- 明確定義模型的角色。
- 提供必要的背景資訊。
- 提供明確的指示來引導回應。
- 使用範例：提供具體的範例來縮小焦點並提高回覆的準確性。這在少量提示中特別有效。
- 約束與範圍：實施約束以限制輸出範圍，避免不精確。這有助於管理符號限制，並確保輸出的相關性。
- 分解複雜的任務：將複雜的任務分成較簡單、有順序的提示，以幫助模型有效地處理每個步驟。
- 品質保證： 鼓勵模型評估其回應的品質，增強輸出的可靠性。
快速工程中的挑戰
- 代幣限制：
- LLM 對於提示有最大的符號限制，這會限制可包含的上下文數量。要在不犧牲清晰度的前提下最大化輸入，有效率地使用標記是至關重要的。
- 幻覺：
- LLMs 可能會產生聽起來很有道理，但卻不正確或無意義的資訊。這種現象被稱為 「幻覺」，突出了提供結構化和明確提示的重要性。 Muses AI 利用 RAG 方法結合線上研究以減少錯誤。
- 偏見與道德考量：
- 確保提示不會導致有偏見或有害的輸出是至關重要的。負責任的提示工程包括意識到並減少 AI 回應中的潛在偏差。
結論
提示工程是一個不斷演進的領域，可大幅提升人類與 LLM 之間的互動。透過有效地製作提示，使用者可以發揮這些模型的全部潛力，使其成為廣泛應用的寶貴工具。隨著 LLM 的持續進步，提示工程的技術和最佳實務也將不斷演進，為更複雜、更可靠的 AI 互動鋪路。
透過掌握提示工程，使用者可以利用 LLM 的力量產生高品質、相關且精準的輸出，改變我們與 AI 互動的方式，並為技術驅動的任務設定新標準。