掌握情境提示：利用相關情境提升 LLM 表現
在大型語言模型 (LLM) 的領域中，情境提示已成為引導這些先進 AI 系統產生更精確和相關輸出的強大技術。透過為 LLM 提供正確的情境，使用者可以大幅提升模型對任務的理解，進而改善各種應用程式的效能。在這篇內容詳盡的部落格文章中，我們會深入探討情境提示的複雜性、探索其優點、提供實用技術，並強調實際應用。
瞭解上下文提示。
定義： 情境提示包括在提示中包含相關的情境，以幫助 LLM 更好地理解手頭的任務。此上下文的範圍可以從背景資訊到產生連貫且準確的回覆所需的特定細節。
雖然 GPT-3 和 PaLM 等 LLM 功能強大，但它們在很大程度上依賴所接收的輸入來產生有意義的輸出。如果沒有適當的上下文，這些模型可能會產生不相干或缺乏必要深度的回應。透過結合上下文，我們可以引導模型專注於任務的特定方面，進而改善輸出的品質。
為什麼情境很重要： 情境為模型提供了一個可以運作的框架。它縮窄了任務的範圍，幫助 LLM 避免含糊不清，並專注於產生一致且與特定情況相關的回應。實質上，情境就像是一盞指路明燈，照亮了模型要遵循的路徑。
有效的情境提示技巧。
1.提供背景信息： 包含上下文的最简单但最有效的方法之一是提供背景信息。此資訊有助於模型瞭解更廣泛的情境，從而使其能夠產生符合預期情境的回應。
範例：
提示："您是一名旅行社經紀人。提供東京 3 日遊的簡短行程，包括必遊景點和用餐選擇"。 內容：「客戶偏好文化體驗和傳統日本料理。他們有三天的時間來探索這個城市，並希望遊覽最具代表性的景點"。 預期成果："第一天：早上：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：參觀東京鐵塔，欣賞全景。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：在上野公園放鬆並參觀動物園"。
2.使用結構化提示： 結構化提示有助於將複雜的任務分解成較小的、可管理的片段。透過將提示組織成明確的部分，模型可以遵循資訊的邏輯流程。
提示：「您是客戶服務代表。請針對客戶關於運送延遲的投訴寫一則回應。"
結構：「客戶抱怨：{抱怨的詳細內容}」。背景：{解釋延遲的原因以及解決問題的步驟}。回應：{撰寫一份禮貌且有幫助的回覆，包括道歉和可能的解決方案}"
預期輸出：「親愛的 [客戶姓名]，對於您的貨件延誤，我深表歉意。由於不可預見的天氣狀況，我們的送貨排程受到影響。我們正在努力工作，以確保您的包裹盡快到達。感謝您的耐心和諒解。感謝您成為我們尊貴的客戶"。
3.包括示例： 提供所需反應的示例可為模型提供參考點。當任務要求模型遵循特定的風格或格式時，這種稱為少量提示的技巧非常有用。
提示：「撰寫一封電子郵件，邀請利害關係人參加年度業務會議」。 範例："範例 1：主旨：邀請參加年度業務會議 親愛的 [姓名]，我們很高興邀請您參加我們的年度業務會議，會議預定於 [日期] 在 [地點]舉行。我們期待與您討論我們的成就和未來計劃。請於 [日期] 前回覆。問候您，[您的姓名] 例二：主旨：參加我們的年度業務會議 親愛的 [姓名]，請於 [日期] 在 [地點] 參加我們的年度業務會議。您的真知灼見非常寶貴，我們期待您的出席。請於 [日期] 前確認您的出席。誠摯的，[您的姓名]" 預期輸出："主題：邀請參加年度業務會議 親愛的團隊，我很高興邀請您參加我們於 [日期] 在 [地點] 舉行的年度業務會議。我們將檢討我們的進度、討論新策略，並就未來目標達成一致。請於 [日期] 前回覆。親切的問候，[您的姓名]"
4.採用示範性描述： 示範性提示包括詳細說明預期的輸出，清楚概述任務的特點和要求，幫助模型產生精確的回應。
提示：「說明中國長城的歷史意義」。 背景：「重點介紹它的建造、目的以及對中國歷史的影響」。 預期成果："中國的萬里長城主要是在明朝時期建造的，歷經了幾個朝代，是抵禦侵略的防禦性建築。長城橫跨 13,000 英里，象徵著中國的力量和智慧。它的歷史意義深遠，反映了中國保護其土地和文化的決心"。
情境提示的應用。
1.文字產生： 情境提示可以提升產生內容的品質。透過提供明確的框架，模型可以創造出符合預期目的、連貫且引人入勝的文字。
範例：
製作詳細的旅遊博文："您是一名旅遊博主。撰寫一篇關於京都頂級景點的博文，包括歷史遺址、餐飲推薦和文化體驗"。 預期成果："京都是一座歷史和文化底蘊豐富的城市，擁有眾多景點。從伏見稻荷神社（Fushimi Inari Shrine）開始您的旅程，該神社以數千座朱紅色的鳥居門而聞名。探索傳統的祗園區，一窺藝妓文化，並在京都著名的餐廳享用懷石料理。不要錯過寧靜的龍安寺，這裡有著名的石庭"。
2.問題回答： 包含上下文可確保模型針對特定問題提供準確且相關的答案，從而提高可靠性和實用性。
提示：「解釋使用可再生能源的好處」。 內容：「注重環境影響、可持續性和成本節約」。 預期成果："可再生能源，例如太陽能和風能，提供了許多好處。在環境方面，它們可減少溫室氣體排放，減緩氣候變化。這些能源是可持續的，因為它們依賴於不斷補充的自然過程。此外，隨著時間的推移，它們還能節省成本，減少對化石燃料的依賴，將能源成本降至最低"。
3.情緒分析： 情境資訊有助於模型準確地對指定文字進行情緒分類，確保得到更細微、更精確的結果。
提示：「分析以下評論的情感：「這家餐廳的服務非常出色，食物也很美味」"。 內容：「在您的分析中同時考慮服務和食物品質」。 預期輸出：「正面」。
4.創意寫作： 情境可讓模型產生符合所需主題、語調和風格的創意內容。
提示：「寫一個關於龍的小故事」 「龍在神秘的森林裡守護著隱藏的寶藏」 內容：「龍有一個秘密的弱點 勇敢的騎士開始尋找它」 預期輸出："在神秘森林的中心，有一條名叫 Drakon 的威猛巨龍看守著一個隱藏的寶藏。傳說中，Drakon 的眼睛閃爍著千個太陽的火焰，令任何敢於接近的冒險者望而卻步。但這條龍隱藏著一個秘密--只要觸碰一朵被施了魔法的玫瑰花，就能削弱它熾熱的目光。一位勇敢的騎士帶著這些知識，冒險進入森林，決心揭開寶藏的面紗，並拿著神秘的玫瑰與 Drakon 對抗。
挑戰與最佳實務
儘管情境提示有許多好處，但它也有許多挑戰，必須加以解決才能達到最佳效果。
挑戰：
- 代號限制： LLM 對提示有最大代號限制，這會限制可包含的上下文數量。
- 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，稱為「幻覺」。
最佳實務：
- 明確傳達最重要的內容： 確保突出關鍵資訊，以有效引導模型。
- 有效地組織提示： 定義角色、提供情境，並按照邏輯順序給予指示。
- 使用具體範例： 使用可說明所需輸出的範例來縮小模型的焦點。
- 實施約束： 限制輸出範圍以避免不精確，並管理代號限制。
- 分解複雜的任務： 將任務分割成較簡單、有連續性的提示，以便更好地理解。
- 鼓勵模型評估其回應： 促使模型評估其輸出的品質，以增強可靠性。
結論
上下文提示是一種強大的技術，可大幅提升大型語言模型 (LLM) 的效能。透過在提示中加入相關的上下文，使用者可以引導模型產生準確、連貫且與上下文相關的回應。了解並掌握上下文提示的藝術，可以釋放 LLMs 的全部潛力，使其成為從文字產生、問題回答到情感分析和創意寫作等廣泛應用的寶貴工具。
隨著 LLM 的持續發展，情境提示的技術與最佳實務也將不斷進步，為更複雜、更可靠的 AI 互動鋪路。採用這些技術將使使用者能夠充分利用他們的 AI 工具，推動各自領域的創新與卓越。