AI 大模型：提示工程的核心概念与实战技巧
引言
一位画家站在一张空白画布面前，挥洒色彩绘制出绚丽的画卷。如今我们站在 AI 大模型的画布面前，通过巧妙地编织一系列提示（Prompt），引导 AI 生成准确合适的答案。这便是提示工程魔法的初次展露，一场智慧与创意碰撞的火花，开启了探索 AI 大模型的大门。
什么是提示（Prompt）
在人工智能、自然语言处理（NLP）和机器学习领域，提示是一个相当重要的概念。通常用于描述提供给算法或者模型的输入数据，以触发算法生成特定的输出或者执行特定的任务。
聚焦于人工智能 AI 大模型领域，提示指的就是用户向人工智能提供的输入信息，这些信息常常包含关键词、引导词、上下文、问题和指令列表，其目的就是为了引导 AI 大模型生成与用户期望相符的内容。提示可以概括为以下三个核心概念：
- 输入信号：人机角色的转变。在传统的编程中，prompt 通常指的是程序发出的询问用户输入的信号。但在人工智能领域，prompt 更多指的是提供给模型的信息或问题，以激发模型生成回答或执行任务。
- 上下文信息：更多的信息。在机器学习模型中特别是语言模型，提示不仅仅是简单的输入，它还包括了上下文信息，这些信息帮助 AI 大模型准确理解用户需求。
- 指导模型行为：通过精心设计的 prompt，可以引导模型产生更准确、更相关或更符合要求的输出。例如，在文本生成任务中，prompt 可以是一个问题、一个主题或一个句子开头，模型会根据这个 prompt 生成接下来的内容。
像 ChatGPT 和智谱清言这样的 AI 大模型都是以聊天为核心，通过模拟人类交流的方式与用户进行互动。互动时，它致力于理解用户需求并给出恰当回应。在 AI 大模型和用户的交互过程中，提示就像一根脐带一样连接着人机。所以一个通过精心设计的提示可以让 AI 大模型更准确地理解和捕捉用户的需求，进而提供更准确和更有价值的答案。
这就好比去路边吃面条给点餐员说，'一碗小面，少放辣椒，多放青菜，不吃香菜'，这个就是给后厨师傅的提示。如果只是说'一碗小面'，那么后厨师傅没有得到更多的提示，就会按照自己的想法来下面条。
什么是提示工程（Prompt Engineering）
提示工程是一种在人工智能领域，特别是在自然语言处理（NLP）和机器学习领域中使用的技术。其目标是通过精心设计和优化输入的提示来引导 AI 大模型生成高质量、准确和有针对性的答案，最终提高 AI 大模型的性能和应用效果。
提示工程不仅仅是编写一个好的问题或指令，还涉及到对模型响应的预测、实验设计、效果评估及持续改进的过程。它涵盖了对模型工作原理的理解、领域知识的应用、以及创造性地利用语言来激发模型潜力的策略。
本质
简单来讲，提示工程就是在提示基础上进行一系列策略性、创造性和技术性的活动。如果不知道某些概念的背景，可能会导致误解。例如，若不了解'松狮'是狗的一种，听到'遇到一只松狮好可爱'可能会感到惊讶。提示工程让我们优化了'把思想变成符号'的过程，从而使得人机间能够更有效地传输信息，同时可以帮助处理和减少信息传播过程中产生的'噪声'。
使用技巧
- 指令与问题设计：提示工程通常包括明确的指令或问题，这是与模型交流的核心。设计时需考虑清晰度、简洁性和领域特定性，确保模型能理解并聚焦于所需任务。
- 上下文相关：提供与任务相关的上下文信息，可以帮助 AI 大模型更好地理解任务的要求，并生成更合适的输出。上下文信息可以是领域特定的背景知识、相关的示例或指导性的指示。
- 利用先验知识：在设计提示时，融入模型预训练阶段的先验知识，以引导模型生成特定领域的内容。
- 迭代和优化：提示工程是一个迭代过程，需要不断分析不同提示输出的答案，然后对其做出优化迭代，进而使其更有效地引导模型工作。
- 多样性和创造性：设计提示时可以从不同的角度和方式切入，进而激发模型的多样性和创造性。
进阶模式
为了进一步提升效果，开发者常采用以下进阶模式：
- 零样本提示（Zero-Shot）：不提供任何示例，直接要求模型完成任务。适用于通用性强、模型已具备相关知识的情况。
- 少样本提示（Few-Shot）：提供少量示例（Input-Output 对），让模型模仿示例的风格或逻辑。这能显著提高复杂任务的准确率。
- 思维链（Chain of Thought, CoT）：引导模型在给出最终答案前，先展示推理步骤。这对于数学计算、逻辑推理等任务尤为有效。
两者关系
在 AI 大模型中提示和提示工程有着密切的联系。提示是与 AI 大模型直接互动的基本单位，而提示工程则是围绕这些提示进行的一系列策略性、创造性和技术性的活动，旨在通过优化提示本身，改善模型的输出质量、准确性和适用性。
