生成式AI的大模型提示工程:方法、现状与展望

提示工程示例

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🔼 该图展示了一个提示工程的简单示例，通过三个步骤逐步优化模型生成的文本。第一步是设计一个初始提示，即要求模型生成一篇关于人工智能发展的文章，内容包括其历史和未来趋势。这个初始提示较为宽泛，旨在初步测试模型的基础能力。第二步是对模型生成的内容进行评估，判断其是否符合预期的要求。这一步是关键的反馈环节，用于识别模型输出的不足之处，为后续优化提供依据。第三步是根据评估结果优化提示，例如，增加具体的约束条件，要求模型生成的文章需涵盖1950年至今的重要里程碑，并预测未来十年的发展趋势。这一步骤旨在通过更精细的指令引导模型生成更具深度和针对性的内容。整个过程体现了提示工程通过迭代优化来逐步提升模型生成内容质量的方法。这种方法强调了用户与模型之间的交互，以及通过明确需求和细化指令来提高模型输出质量的重要性。这个例子清楚地说明了提示工程如何在实践中应用，以及如何通过不断调整提示来使模型更好地完成任务。

LLMs和VLMs的3类应用

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🔼 该图展示了大语言模型（LLMs）和视觉语言模型（VLMs）的三种主要应用模式，分别是多模态文本生成模型、图像-文本匹配模型和文本-图像生成模型。这三种模型代表了当前生成式AI在处理不同模态数据时的典型应用方式。

（a）多模态-文本生成模型：此部分展示了一个预训练的视觉-语言模型，输入是一张穿着灰色衣服的金渐层猫的图片，模型的目标是生成对这张图片的文本描述。图中箭头指示了数据的处理流程，即从图像输入到文本输出。模型通过分析图像内容，生成类似“是一只穿着灰色衣服的金渐层猫”的描述性文本，这种模式通常用于图像理解和描述任务，例如图片标注。

（b）图像-文本匹配模型：该部分展示了一个图像-文本匹配模型，该模型接受一张穿着黄色外套的宠物狗图片和一段文字描述“如意是一只宠物狗”作为输入。模型由文本编码器和图像编码器两部分组成，分别处理文本和图像数据，并对它们的特征进行匹配。此模型旨在评估文本描述与图像内容之间的关联性，主要用于图像检索、内容验证等应用。

（c）文本-图像生成模型：这部分展示了一个文本到图像的生成模型，输入文本为“一个辣椒在湖边散步”，模型基于此文本描述生成相应的图像。图中展示了一个生动的例子：一个拟人化的辣椒在湖边行走。这类模型是生成式AI中比较受关注的模型之一，可以根据文本描述创作图像，广泛应用于艺术设计、内容创作等领域。

总而言之，该图清晰地概括了大模型在处理不同类型数据时的方式，并展示了在文本描述生成、图像匹配和图像生成等领域的应用，这些模型通过结合视觉和语言信息，为用户提供丰富的多模态交互体验。这三种模型体现了LLMs和VLMs在理解、匹配和生成多模态数据方面的强大能力。

外部对齐与内部对齐技术

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🔼 该图为树状结构图，展示了AI对齐技术的两个主要分支：外部对齐和内部对齐。外部对齐主要关注模型的训练目标与人类价值观的一致性，图中列举了五种常用的外部对齐方法：反馈强化学习、监督学习、任务分解、规则引导的对齐和辩论法。反馈强化学习利用人类的反馈来调整模型的行为，使其更符合人类的期望和价值观；监督学习通过使用大量标注数据来训练模型，使其在特定任务上表现出色，并减少不良内容的生成；任务分解将复杂的任务拆分为更小的子任务，并分别进行优化，确保整体目标的实现；规则引导的对齐通过明确模型在生成内容时需遵守的准则和限制，来引导模型行为；辩论法通过多个模型的辩论来确定最符合人类价值观的输出。内部对齐则关注模型在优化过程中，内部推导或优化的目标与设计者初始目标的一致性，图中列举了四种内部对齐方法：目标监督、可解释性评估方法、对抗训练和内在目标调优。目标监督通过在训练过程中加入额外的目标函数来约束模型的内部行为，使其更符合预期的目标；可解释性评估方法用于在部署前评估模型的对齐效果，识别不对齐的输出并说明原因；对抗训练通过利用对抗样本训练模型，使模型在面对攻击时仍能对齐目标；内在目标调优通过调整模型的内在目标来提升模型的一致性和可靠性。总的来说，此图清晰地展示了AI对齐技术在不同层面的工作方式，以及为了确保AI系统可靠性和安全性所采用的各种方法。

提示工程-对齐-引导框架

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🔼 该图展示了一个关于提示工程、对齐技术和引导机制的框架，用于提升大语言模型（LLMs）和视觉语言模型（VLMs）在多领域应用中的性能。整个框架的核心是“引导”，它由三个关键部分构成：提示优化、专家反馈机制和实时调整机制。首先，用户通过自然语言、音频或图片等多种形式输入，这些输入首先进入“提示工程”模块。该模块的核心功能是利用硬提示和软提示来引导模型的行为。硬提示通常是预定义的文本或模板，而软提示是在训练过程中生成的嵌入向量。经过提示工程处理后的输入信息，一部分进入大模型进行处理，另一部分则用于后续的引导。接着，大模型（LLMs/VLMs）会根据提示生成输出结果。同时，为了确保输出结果的准确性和安全性，引入了“对齐技术”。对齐技术分为内部对齐和外部对齐，旨在使模型的行为和输出与人类的价值观和期望保持一致。内部对齐关注模型内部的推理过程，而外部对齐则关注模型的训练目标与人类价值观的一致性。该框架的核心是“引导”，它通过三个步骤来提升模型性能：1. 提示优化：基于数据、模型、技术和结构的优化方法，改善模型对任务需求的理解和响应能力。2. 专家反馈机制：引入专家对数据、训练方法和模型的评估，以及领域知识整合，从而确保模型的输出准确、一致和专业。3. 实时调整机制：根据实际情况动态优化模型，并通过在线学习不断提升其性能。引导机制的最终目的是确保模型能够持续改进和适应不同的应用场景。最后，大模型的输出结果应用于多个领域，包括自动驾驶、智慧医疗和智慧交通等。整个流程构成一个闭环系统，通过不断的优化和调整，使模型能够在多领域实现高效、可靠的应用。该图清晰地阐述了提示工程、对齐技术和引导机制之间的相互作用，以及它们如何协同工作，提升大模型的应用性能。总而言之，这个框架旨在确保大型模型不仅能够执行任务，还能以负责任和安全的方式进行。

提示工程前沿技术分类

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🔼 该图为树状结构图，展示了提示工程的前沿技术分类。图中，提示工程被分为三个主要分支：无训练提示、逐步思考与推理、自动提示工程以及检索增强提示。其中，无训练提示又细分为零样本提示和少样本提示。逐步思考与推理包括思维链提示、自动思维链提示、自一致性提示和思维树提示。自动提示工程则涵盖了自动提示、元提示、自动提示工程师、元梯度指令提示搜索、文本梯度提示优化以及基于对话的策略梯度提示优化。检索增强提示部分包含检索增强生成和检索增强生成与扩展。这种分类方式清晰地呈现了提示工程领域的不同研究方向和技术手段，有助于理解当前提示工程的整体发展脉络和技术框架。该图以树形结构呈现，从提示工程出发，逐步细化到各个子技术，有助于读者理解不同提示方法之间的关系与差异。例如，无训练提示侧重于不依赖训练数据直接进行提示，而逐步思考与推理则专注于通过分解问题来引导模型进行推理，自动提示工程致力于自动优化提示，而检索增强提示则关注如何利用外部信息增强提示效果。整体而言，此图简洁明了地概括了提示工程的关键技术，是理解提示工程领域的一个有力工具。

提示工程示例与应用

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🔼 图1展示了提示和提示工程的示例，该图分为左右两部分。左侧展示了传统的大模型使用方式，用户通过输入一个简单的指令（Prompt），例如“写一篇关于环境保护的文章”，模型会根据其内部训练数据生成一个相对宽泛和通用的回复。右侧则展示了使用提示工程后的效果，用户通过更具体和详细的提示，例如：“写一篇关于减少塑料使用的环境保护文章，字数控制在300字以内”，模型能够生成更符合用户需求的、更加精准和聚焦的回复，有效地提高了输出内容的质量和相关性。该图直观地体现了提示工程通过精细化指令来引导模型输出的过程，揭示了提示工程在提高大模型性能方面的关键作用。此图简洁明了地表达了提示工程的本质：通过更精细、明确的指令来引导模型，从而获得更符合预期的输出，这对于科研人员和实际应用者理解和应用提示工程具有重要的指导意义。整体而言，该图有效对比了使用和不使用提示工程时大模型输出的不同，强调了提示工程对于提升大模型应用效果的重要性。

提示工程与大模型应用示例

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🔼 该图表(图1)展示了提示工程在大模型中的应用示例，包含两个子图。左侧图展示了通过不同的提示方式，大模型（LLM）如何响应并生成不同的输出。顶部的“Instruction”部分显示，用户输入“写一个关于大模型的短故事”，这是一个较为开放式的指令，模型可能产生多种类型的响应，例如科技类故事或虚构类故事。中间的“Example-based”部分显示，用户通过提供一个示例，如“从前有个神奇的LLM…它拥有强大的能力”，从而引导模型生成具有特定风格和结构的文本，例如模型可能会基于示例，生成一个具有奇幻色彩的短故事。底部的“Constraint”部分显示，用户通过加入限制条件，如“写一个关于大模型的短故事，不超过100字”，模型会按照指令生成满足字数限制的文本。右侧图则展示了一个简单的提示工程应用流程，该流程包括用户提出需求、设计提示、大模型生成响应，以及用户评估响应并迭代优化提示的步骤。这个流程强调了提示工程是一个不断迭代和优化的过程，通过调整和改进提示，可以引导大模型生成更符合用户需求的输出。图中还显示了一个示例，用户第一次提出“总结提示工程的定义”，模型给出的回答可能不够具体，经过迭代优化后，最终得到一个更准确的回答。图1通过具体的例子和流程说明，清晰地阐述了提示工程如何通过不同的提示方法来引导大模型，以及如何通过迭代优化来提高模型输出质量，是理解提示工程概念和实践的重要参考。

提示工程示例图

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🔼 图1展示了提示和提示工程的示例。左侧部分展示了传统的“指令-模型-结果”模式，用户通过指令与模型互动，模型输出结果。这种模式直接依赖于模型的预训练能力。右侧部分则展示了提示工程的核心思想，即通过设计精巧的提示，来引导模型更好地完成任务。在图示中，提示工程被描述为包含提示创建、选择和优化的过程。它不仅仅是简单的指令输入，而是一个迭代的优化过程，包括从初始提示到改进提示，最终获得更符合预期的输出。图示还强调，在提示工程中，可以利用各种外部资源，如图表、视频等，来丰富提示的内容，从而更有效地指导模型。这种方法有助于模型更好地理解复杂的任务需求，提高输出质量。总而言之，图1通过对比的方式，清晰地说明了提示工程在提高大模型任务适应性和输出质量方面的作用，强调了提示工程在实际应用中的重要性和必要性。该图从视觉上突出了提示工程相较于直接指令交互的优势，即前者能够通过精心设计的输入，更有效地利用大模型的潜能。此外，图中还展示了迭代优化的概念，这体现了提示工程是一个持续改进的过程。这种图文结合的方式，便于读者快速理解提示工程的核心概念。

提示工程与大模型应用示例

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🔼 图1展示了提示工程如何应用于大模型的示例。左侧部分展示了一个简单的文本提示：“请总结一下这篇关于提示工程的论文的关键内容”。这是提示工程中的一个基本形式，旨在引导大模型理解并执行特定的文本摘要任务。图中明确指出了用户输入的提示信息，简洁明了地提出了任务要求。右侧部分则是大模型基于上述提示生成的文本摘要。可以看出，大模型成功理解了用户的指令，并生成了一段概括性的文本总结。这个例子清晰地说明了提示工程的核心理念：通过巧妙设计和优化输入提示，可以有效地引导大模型执行各种复杂的任务，而无需调整模型自身的参数。图中展示了一个从用户提示到模型输出的完整流程，体现了提示工程在实践中的应用方式和效果。这个简单的例子为读者提供了一个直观的印象，有助于理解提示工程的概念及其在实际应用中的潜力。图一所展示的示例虽然简单，但很好地阐明了提示工程的基本原理和工作流程。这种通过精心设计的提示来引导模型行为的方式，为进一步理解和应用大模型提供了重要的实践基础。此外，该图也暗示了提示工程的迭代性和优化过程，即通过不断调整提示来获得更准确、更符合预期的模型输出。

提示工程和大模型示例

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🔼 图1展示了提示（Prompt）与提示工程（Prompt Engineering）的一个示例。图中通过对比两种方法，说明了提示工程的作用和优势。左侧为原始的指令，如“写一篇关于人工智能的文章”。这种简单的指令通常会产生较为宽泛、不具体的内容，因为没有明确的引导和约束。而右侧展示的是经过提示工程优化的指令，例如“写一篇关于人工智能在医疗保健领域的应用的文章，包括诊断、治疗和药物研发，字数控制在500字以内，并使用清晰的结构化段落”。这种经过提示工程的指令更具体、更有针对性，能引导大模型生成更符合用户期望的高质量输出。因此，图1通过对比，清晰地呈现了提示工程的核心思想：通过精细化设计和优化提示，来提高大模型在特定任务中的表现。提示工程关注如何通过指令的有效设计，使大模型更好地理解用户的意图，从而生成更准确、更相关的内容。这种方法不仅能够提高模型的任务适应性，还能减少模型产生错误或无关内容的可能性，提升人机交互的效率和用户体验。总的来说，图1旨在直观地展示提示工程对于引导大模型输出高质量结果的重要性，强调了它在实际应用中的关键作用。

提示工程示例与大模型应用

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🔼 文章中图1展示了提示和提示工程的一个示例，左侧是原始提示：“写一个关于人工智能的笑话”，右侧则是通过提示工程优化后的提示：“写一个关于程序员的人工智能笑话。例如，‘为什么程序员喜欢早起？因为他们需要打代码！’”。通过这个简单的例子，我们可以直观地理解提示工程的核心思想，即通过更具体、更引导性的提示，使得大模型能够生成更符合预期的内容。这种优化包括但不限于明确问题、提供上下文、示例导向、逐步引导和限定范围等方法。这不仅仅是简单的指令调整，更是一种引导模型思维、使其更精准地理解用户需求的技术手段。文章强调，提示工程与大模型同时出现，能在不调整模型核心参数的情况下，通过精心设计的示例来适应新任务，包括自然语言指令、自动生成的指令或向量表示。这种方式提高了模型的任务适应性和通用性，减少了对大规模标注数据的依赖。此外，文章中还提到，提示工程与对齐技术相辅相成，共同作用可以显著提升模型的可靠性和安全性，使得大模型的输出更符合人类的期望和价值观。图2则展示了大模型的三类主要应用：多模态-文本生成、图像-文本匹配和文本-图像生成，明确了提示工程在不同类型大模型中的作用，以及它如何根据输入数据的不同（如文本、图像）来引导模型生成不同的输出（如文本描述、匹配的图像、生成的图像）。这些图示和解释共同强调了提示工程在当今人工智能研究和应用中的重要地位，它不仅是一种技术手段，更是提升大模型性能、使其更可靠、更安全的关键因素。

提示工程与大模型关系示意图

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🔼 图1展示了提示工程在大模型应用中的一个典型示例。左侧展示了用户通过自然语言提示与大模型进行交互的过程。用户提出了一个关于“用莎士比亚的风格写一段关于AI的诗歌”的请求，大模型根据这个提示生成了一段具有莎士比亚风格的关于AI的诗歌。这个示例清晰地展示了提示工程的核心思想：通过精心设计的提示（即用户输入），引导大模型生成符合特定要求的输出。提示工程的关键在于如何精确表达用户需求，并将其转化为模型能够理解和执行的指令。此示例中，用户通过指定风格（莎士比亚风格）和主题（关于AI的诗歌）来明确要求，模型则通过对输入提示的解析和理解，生成了符合要求的文本。提示工程的优势在于它无需调整模型的内部参数，仅通过调整输入提示即可实现对模型输出的控制。这种方法既高效又灵活，使得大模型能够适应不同的任务需求，并避免了对模型进行昂贵的重新训练。通过此图，我们可以直观地理解提示工程在实际应用中的作用，以及如何利用提示来激发大模型的生成能力。

提示工程和大模型示例

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🔼 图1展示了提示工程在大模型应用中的一个示例。图中左侧部分为原始的自然语言输入，即“写一篇关于人工智能的文章”。这个输入相对宽泛，没有明确的指示和约束。而右侧部分展示了经过提示工程优化后的输入，即“写一篇关于人工智能在医疗领域应用的文章，重点介绍其优势和挑战，字数控制在300字以内”。这个优化后的输入更加具体，给模型提供了明确的任务范围、内容焦点和字数限制。这种通过优化提示来引导模型生成更精准、更符合需求的输出是提示工程的核心思想。通过对比可以看出，原始输入可能导致模型产生泛泛而谈、内容分散的文章，而优化后的输入可以引导模型生成专注于医疗领域、突出优势与挑战、且符合字数要求的文章。这充分体现了提示工程在提高模型输出质量和任务适应性方面的作用。通过精心设计的提示，模型可以更好地理解用户需求，生成更贴近实际应用场景的输出，减少了模型产生“幻觉”或不相关内容的可能性。此图清晰地阐述了提示工程在实际应用中的重要性及其操作方式，是理解提示工程概念的良好示例，它能够有效的提升大模型在实际应用中的性能，并有效的解决了大模型在应用中出现的“幻觉”问题。