掌握提示工程：有效使用 LLM 的技術與應用
對於希望充分發揮大型語言模型 (LLM) 潛力的人來說，提示工程是一項重要技能。了解並應用不同的提示技術，可以大幅提升模型在產生精確且與上下文相關輸出的效能。在此，我們將深入探討四種關鍵提示工程技術的詳細範例：Zero-shot Prompting、Few-shot Prompting、Chain-of-Thought Prompting 和 Contextual Prompting。
1.零射擊提示
定義： 在沒有提供任何範例的情況下，要求模型執行任務。
範例：
- 提示： "將以下句子翻譯成法文：'Hello, how are you?'"
- 預期輸出： 「哈囉，你好嗎？」
- 應用： 問題解答
- 使用案例： 使用者可以直接要求模型回答問題，而不需要任何先前的情境或範例。此技術可利用模型預先存在的理解力來產生回應。
2.少量提示
定義： 提供一些範例來引導模型的反應。
範例：
- 提示：
將下列句子翻譯成西班牙文： 1.'我喜歡看書。→ 'Me encanta leer libros. 2.'今天天氣很好。'→'El clima está agradable hoy. 3.「最近的餐廳在哪裡？」 → 'El clima está agradable hoy.
- 預期輸出： 「最近的餐廳在哪裡？」
- 應用： 文字產生
- 使用範例： 使用者可以提供他們希望模型以特定樣式或格式產生的文字範例。這對於建立連貫且風格一致的內容特別有用。
3.思考鏈提示
定義： 鼓勵模型逐步推理問題。
範例：
- 提示：
逐步解決下列數學問題： 200 的 15% 是多少？ 步驟 1：計算 200 的 15%。 步驟 2：15% 可以寫成 0.15。 步驟 3：用 0.15 乘以 200。 步驟 4：答案是
- 預期輸出： "30"。
- 應用： 程式碼產生
- 使用案例： 使用者可以要求模型解釋如何編寫特定的程式碼，分解程式碼背後的邏輯。此方法可將複雜的流程剖析為易於管理的步驟，有助於理解複雜的流程。
4.情境提示
定義： 包括相關的上下文，以幫助模型更好地瞭解任務。
範例：
- 提示： "您是一名旅行社經紀人。提供一份東京 3 日遊的簡短行程，包括必遊景點和用餐選擇"。
- 預期輸出：
第一天 - 上午：參觀淺草的感生寺。 - 午餐：在 Ichiran 嚐嚐拉麵。 - 下午：探索秋葉原的電子產品和動漫文化。 第 2 天 - 上午：漫步明治神宮。 - 午餐：在築地外市場享用壽司。 - 下午：前往東京鐵塔眺望全景。 第三天 - 上午：前往森美術館探索藝術。 - 午餐：在當地居酒屋用餐。 - 下午：在上野公園（Ueno Park）休閒並參觀動物園。
- 應用： 情感分析
- 使用案例： 使用者可以提供特定文字的背景資訊，以準確地分析其情感。此技術可確保模型的回應與所給的背景資訊相關，並且資訊翔實。
總結
這些範例說明如何有效利用不同的提示技術，引導大型語言模型 (LLM) 在各種應用程式中產生所需的輸出。透過掌握提示工程，使用者可以發揮 LLM 的全部功能，使其成為從翻譯和文字產生到問題解決和情感分析等任務的強大工具。
如果您需要進一步闡述任何特定的技術或應用，請隨時詢問！
透過採用這些技巧和有效地調整您的提示，您可以提升 LLM 的表現，確保他們提供精確、連貫且有價值的產出。祝您提示愉快！
