要点总结 #
随着大型语言模型（LLMs）在研究领域的广泛应用，如何有效与之互动变得至关重要。LLMs通过深度学习生成类人文本，但其输出质量高度依赖于输入的提示。尽管LLMs能够处理从简单句子补全到复杂问题解决的任务，但它们缺乏对世界的理解，仅基于统计概率生成文本。因此，提示的质量直接影响模型的输出准确性和相关性。
本文提出了多种策略来优化提示设计，包括将复杂任务分解为小步骤、提供相关上下文、明确指令、请求多个选项、分配角色、展示示例以及声明响应格式。通过这些方法，用户可以更好地引导LLMs生成符合预期的输出。实验和迭代是优化提示的关键，用户应不断尝试不同的提示结构和内容，以找到最佳解决方案。
关键要点 #
论文重要性 #
这项研究为如何有效使用大型语言模型提供了实用指南，帮助用户克服LLMs的局限性并最大化其潜力。随着LLMs在各领域的广泛应用，掌握提示设计的技巧不仅能提高工作效率，还能推动AI工具的进一步普及和创新。未来研究可以探索更多提示优化策略，并评估其在不同应用场景中的效果。
图表分析 #
Table 1 | Comparisons Of Major Llms As Of 17 February 2024 #
🔼 Table 1 presents a comparative overview of four leading Large Language Models (LLMs) as of February 17, 2024: GPT-3.5/GPT-4 (ChatGPT), Claude 2.1, Gemini Pro/Gemini Ultra, and LLaMA 2. The table outlines several key features for each model, including support for file input, context window size, internet access, prompt editability after execution, plugin/extension support, customization options, global settings availability, chat history sharing, subscription requirements, and open-source status.
Notably, GPT-4 stands out with its support for both text and image files, and internet access, while Claude 2.1 has the largest context window at 200,000 tokens. LLaMA 2 is the only model listed with open-source status, albeit with some usage restrictions. The table also indicates that GPT-4 and Gemini Ultra require subscriptions for access to certain features. These comparisons are crucial for users seeking to select the most appropriate LLM based on their specific needs and constraints. The table also highlights regional limitations, or features availability, which further guides the selection for LLM for global users. It is important to note that, since the LLM field is rapidly evolving, these features may be subject to change, with models constantly being updated and improved. The table serves as an essential reference for the reader, allowing them to understand the nuances among the different LLMs available.
深度解读 #
提示工程 #
提示工程是有效利用大型语言模型（LLMs）的关键。尽管LLMs能够生成类似人类的文本，但其输出的质量直接取决于输入的提示质量。提示工程的核心在于通过精心设计的提示，引导模型生成准确、相关且有用的响应。论文指出，LLMs虽然拥有庞大的训练数据和复杂的算法，但它们缺乏对世界的理解，仅依赖统计概率生成文本。因此，提示的结构化设计尤为重要，能够减少模型在生成过程中的错误累积效应。此外，LLMs具备上下文学习能力，提示中的上下文信息能够显著提升模型的响应质量。提示工程不仅需要领域知识，还需要对模型的理解和操作技巧，这需要通过不断的实践和学习来掌握。论文建议用户通过反复实验，逐步掌握如何设计有效的提示，以最大化LLMs的潜力。
任务分解 #
任务分解是提升LLMs表现的重要策略。LLMs虽然在处理复杂任务时存在局限性，但通过将大任务分解为多个小任务，可以有效利用其强大的记忆能力。论文建议将复杂的任务拆解为多个步骤，例如在翻译任务中，先进行字面翻译，再进行语言习惯的调整。这种方法不仅减少了模型的抽象推理负担，还提高了输出的准确性。任务分解的优势在于，它能够充分利用LLMs的“工作记忆”和“长期记忆”，同时通过结构化引导弥补其泛化能力的不足。这种策略尤其适用于需要多步骤推理的任务，如写作、编程和数据分析等。通过将任务分解为更小的单元，用户可以更精确地控制模型的输出，从而获得更高质量的结果。
上下文嵌入 #
上下文嵌入是提升LLMs响应质量的关键因素之一。LLMs的“工作记忆”远大于人类，因此，提供相关的上下文信息能够显著提升模型的响应准确性和相关性。论文建议在提示中嵌入具体的细节，例如在撰写求职信时，提供具体的职位描述和个人简历，以帮助模型生成更具针对性的内容。此外，提示中应优先包含基于事实的信息，而不是泛泛而谈的问题。这种策略的核心在于通过具体的上下文信息，引导模型生成更符合用户需求的响应。上下文嵌入不仅减少了模型的模糊性，还增强了其输出的实用性和精确性。通过提供丰富的上下文信息，用户可以显著提升LLMs的表现，尤其是在需要高度定制化输出的任务中。
明确指令 #
明确指令是确保LLMs生成高质量输出的重要策略。LLMs无法“读懂”用户的意图，因此，提示中的指令必须尽可能清晰和具体。论文建议用户避免使用模糊的指令，例如“修改文本”，而应提供更具体的指导，如“作为顶级期刊的编辑，改进文本的清晰度和流畅性”。明确的指令不仅减少了模型的不确定性，还提供了清晰的评估标准，使用户能够更准确地判断模型的输出是否符合预期。明确指令的优势在于，它能够帮助模型集中注意力，专注于用户的具体需求，从而生成更符合要求的响应。通过提供明确的指令，用户可以显著提升LLMs的表现，尤其是在需要高度定制化输出的任务中。
实验与迭代 #
实验与迭代是掌握提示工程的核心方法。LLMs对提示的微小变化非常敏感，因此，用户需要通过不断的实验和调整，找到最有效的提示设计。论文建议用户尝试不同的提示结构、长度和具体性，并通过多次生成响应来比较结果。实验与迭代的优势在于，它不仅能够提升模型的输出质量，还能帮助用户更好地理解模型的行为模式。通过不断的实验，用户可以逐步优化提示设计，从而最大化LLMs的潜力。此外，论文还建议用户在不同的LLMs上进行实验，以比较它们的表现差异。实验与迭代不仅是提示工程的核心方法，也是用户与LLMs互动中不可或缺的一部分。通过持续的实验和调整，用户可以逐步掌握如何设计出最有效的提示，从而获得最佳的输出结果。
完整论文 #
