TL;DR: 上下文提示可提供相關上下文、改善理解能力並提供精確的結果，從而增強大型語言模型 (LLM) 的輸出。本文章將探討結構化提示、範例等技術，以及上下文在各種應用程式 (例如文字產生和創意寫作) 中的重要性。
掌握情境提示：提升 LLM 績效
In the dynamic world of large language models (LLMs), contextual prompting has emerged as a transformative technique to guide these advanced AI systems towards generating more accurate and relevant outputs. By embedding the right context within prompts, users can significantly enhance the model's task understanding, thereby boosting performance across diverse applications.
瞭解情境提示
定義：情境提示包括在提示中嵌入相關的情境，以幫助 LLM 更好地掌握手邊的任務。此情境可能包括背景資訊或對於產生連貫且準確的回應所不可或缺的特定細節。雖然 GPT-3 和 PaLM 等模型展現出無窮的威力，但它們的功效在很大程度上取決於它們所接收到的輸入。如果沒有適當的上下文，它們可能會產生錯失目標或缺乏深度的輸出。透過深思熟慮地納入上下文，我們可以引導模型的重點，提升輸出品質。
為什麼情境很重要：情境為模型的運作提供了一個框架，縮小了任務的範圍，並有助於產生既連貫又中肯的回應。它就像一盞指路明燈，確保模型能持續專注於任務的特定方面。
有效情境提示的技巧
1.提供背景資訊
提供背景資訊是包含情境的最直接但最有效的方法之一。這有助於模型瞭解更廣泛的情境，使回覆符合所需的情境。
範例：
- 提示："您是一名旅行社經紀人。提供一份東京 3 日遊的行程表"。
- 背景： 「客戶偏好文化體驗和傳統日本料理」。
- 預期成果： "第一天：參拜千壽寺，在一蘭用餐。第二天：參拜明治神宮，在築地市場享用壽司。第三天：參觀森美術館，在上野公園放鬆"。
2.使用結構化提示
結構化的提示有助於將複雜的任務分解成較小的、可管理的部分。透過組織具有清晰區段的提示，模型可以遵循資訊的邏輯流程。
範例：
- 提示：「您是客戶服務代表。請針對運送延遲的投訴撰寫回應。"
- 結構： "客戶投訴：{詳細資訊｝內容：{解釋和採取的步驟}"。回應：{道歉和解決方案}"
- 預期成果：有禮貌的回覆，解釋因天氣原因造成的延遲，並道歉和解決方案。
3.包括範例
提供所需回應的範例可為模型提供參考點，也就是所謂的少量提示，對於需要特定風格或格式的工作特別有用。
範例：
- 提示：「撰寫一封電子郵件，邀請利害關係人參加業務會議」。
- 範例： "範例 1：含 RSVP 詳細資訊的邀請函。範例 2：會議洞察力邀請函"。
- 預期成果： 「邀請參加年會，並附上 RSVP 和討論議程」。
4.使用示範性描述
描述性提示清楚詳述預期的輸出，指定任務的特性以協助模型產生精確的回應。
範例：
- 提示： 「說明中國長城的歷史意義」。
- 背景： 「專注於它的構造、目的和影響」。
- 預期成果： 「防禦結構、明朝重心、文化象徵」。
情境提示的應用
1.文字產生
情境提示可以透過提供明確的框架，使模型產生連貫且吸引人的文字，進而大幅提升內容品質。
範例：
- 任務：撰寫一篇有關京都的旅遊博文。
- 預期成果：有關頂級景點、歷史遺址和餐飲的吸引人內容。
2.問題回答
包含上下文可確保對特定問題的精確回答，提高模型的可靠性和實用性。
範例：
- 提示： 「解釋可再生能源的好處」。
- 背景：「注重環境和經濟方面」。
- 預期成果：詳細效益，包括永續性及成本效益。
3.情緒分析
情境資訊有助於精確的情緒分類，確保細微且精確的結果。
範例：
- 提示：「分析正面餐廳評論的情感」。
- 預期成果：「基於服務和食物品質的正面評價」。
4.創意寫作
Context 可讓模型產生符合所需主題和風格的創意內容。
範例：
- 提示：「寫一個關於神秘森林裡的龍的故事」。
- 背景： 「擁有秘密弱點的龍，被騎士追捕」。
- 預期成果： 「敘述一位勇敢騎士揭示龍的秘密的旅程」。
挑戰與最佳實踐
情境提示儘管有益，但也會帶來挑戰，必須加以處理才能達到最佳效果。
挑戰：
- 代號限制： LLM 有提示的最大代號限制，限制了上下文的包含。
- 幻覺： LLMs 可能會產生看似合理但不正確的資訊。
最佳實務：
- 強調關鍵內容：清楚傳達重要資訊，有效引導模型。
- 有效的提示結構：定義角色、提供情境，並依序給予指示。
- 使用具體範例：使用說明性例證縮小模型的焦點。
- 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的提示，以提高清晰度。
- 鼓勵自我評估：促使模型評估其輸出品質的可靠性。
總結
情境提示透過在提示中嵌入相關情境，大幅增強大型語言模型 (Large Language Models，LLMs)，以確保準確、連貫且與情境相關的回應。掌握上下文提示可以釋放 LLMs 的全部潛力，使其在從文本生成到創意寫作的各種應用中發揮無價之寶。隨著 LLM 的發展，情境提示的進階技術與最佳實務將為精密的 AI 互動鋪路，讓使用者有能力利用 AI 工具在其領域中發揮創新與卓越的功能。
