AI提示工程：让 AI 模型做你想做的事

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释放 AI 模型真正力量的关键在于掌握创建有效提示的艺术。通过优化我们的交互并避免常见的陷阱，我们可以引导 AI 模型更一致地产生预期的结果。

什么是提示？

AI 提示对于与 AI 模型交互至关重要，因为它们是模型思维过程的起点。它们的范围可以从简单、直接的问题到更复杂和细致的下游任务，这些任务需要人工智能来综合信息、得出推论或提供创造性的解决方案。提示的质量和清晰度会极大地影响 AI 模型生成的输出，因此制作有效传达用户意图和预期结果的提示至关重要。

零样本提示

在零样本提示中，人工智能模型完全依赖于其预先存在的知识和对语言的一般理解，以及它从嵌入在提示的大语言中的信息进行推理和推断的能力。这种方法与少样本和多样本学习形成鲜明对比，在少样本和多样本学习中，模型分别被赋予有限或大量样本，以帮助指导其响应。

示例

想象一下，你有一个强大的 AI 语言模型，比如 GPT-3，它已经在一个包含来自各种来源的文本的大型数据集上进行了训练。你希望 AI 语言模型提供给定文章的摘要。

您可以使用零样本提示，只需向 AI 模型提供文章文本，然后提供简洁的说明，例如“请用三句话总结以下文章：”。然后，人工智能模型将处理输入文本，提取最重要的点，并生成摘要，而无需明确训练总结文章的任务。

这是可能的，因为 GPT-3 和类似的 AI 模型在训练过程中具有大型语言模型和广泛的文本，使它们能够概括和执行新任务，例如即使没有特定示例或先前对该任务的训练，也可以进行总结。

一次性提示

一次性提示是一种用于 AI 模型的技术，其中为模型提供任务描述和单个示例，以便从中学习并生成对给定提示的响应。AI 模型使用此任务描述和示例作为参考来理解任务并生成适当的输出。

单次提示在零次提示和少次或多次学习（涉及多个示例来指导模型的响应）之间取得了平衡，前者提供没有示例的软提示。

示例

假设您正在使用 ChatGPT，并且您希望它将温度从华氏度转换为摄氏度。与其提供多个示例或根本没有示例，不如给 AI 一个示例来学习。

您可以提供以下提示：

AI 模型处理该示例并了解到它应该转换温度。然后，它使用这种理解来执行请求的转换，提供类似“68°F 约为 20°C”的输出。

在一次性提示中，AI 模型利用其预先存在的知识和对语言的一般理解，结合提供的示例来执行手头的任务。当模型可能难以仅使用零样本提示来推断所需的输出时，这种方法可能特别有用。

小样本提示

小样本提示是一种用于 AI 模型的技术，其中模型仅提供少量示例（通常在 2 到 10 个之间）来学习并生成对给定提示的响应。这些示例可作为参考，使模型能够更好地理解任务并生成更准确的输出。

与单次提示相比，小样本提示为 AI 模型提供了更多指导，同时仍避免了对大量训练数据的需求。它有助于模型从提供的几个示例中概括出来，并将这种理解应用于新的、看不见的提示。

示例 1

您正在使用 ChatGPT，并且希望它根据给定主题提供押韵对联。您可以提供一些示例来指导模型：

通过提供这些示例，AI 模型学习根据给定主题创建押韵对联，然后按照该模式生成新对联，例如：

示例 2

您希望 AI 模型将电子邮件分类为垃圾邮件或非垃圾邮件。您可以提供几个示例来指导模型：

通过这些示例，AI 模型学会了区分垃圾邮件和非垃圾邮件。然后，它将给定的电子邮件主题分类，可能为“垃圾邮件”。

什么是提示工程？

提示工程是使用 AI 模型的一个重要方面，因为它们基本上是人类手工设计的提示，尤其是那些专注于自然语言处理的提示。它涉及设计和优化提示，以提高 AI 模型的性能、可靠性和实用性，确保生成的输出符合用户的意图和期望的结果。

该过程需要制作清晰、简洁的提示，同时根据需要提供上下文和示例。它通常涉及迭代细化，以确定给定任务的最有效的提示结构和措辞。通过掌握快速工程，用户可以从 AI 模型中获得更准确、更相关和更可靠的结果，从而实现更高效、更富有成效的交互。

提示工程是如何工作的？

提示工程的主要目标是通过精心制作传达用户意图和预期结果的提示，最大限度地提高模型的性能、准确性和实用性。这是通过多种技术和注意事项实现的，包括提供明确的说明、足够的上下文和必要时的示例。

例

想象一下，你正在使用 ChatGPT 给你一本书的摘要。与其提供像“告诉我这本书”这样含糊不清或模棱两可的提示，不如使用提示工程技术来创建更有效的提示。

更好的提示可能是：“请提供哈珀·李（Harper Lee）的《杀死一只知更鸟》（To Kill a Mockingbird）一书的简明摘要，包括对其主要主题和人物的描述，用大约100个字。

在此示例中，提示清晰、具体并提供上下文。AI 模型现在可以更好地理解任务，并且可以生成更准确和相关的摘要。

快速工程是一个迭代过程，需要实验和改进，以找到将所需任务传达给 AI 模型的最有效方法。通过掌握快速工程，用户可以从 AI 模型中获得更准确、更相关和更可靠的结果，从而与更大的模型进行更高效、更富有成效的交互。

为什么快速工程很重要？

提示工程是充分利用 AI 模型潜力的一个关键方面，尤其是那些专注于自然语言处理的模型。快速工程的重要性在于它对模型输出的质量、准确性和相关性的直接影响。精心设计的提示不仅可以增强用户体验，还可以通过为模型提供适当的指导和清晰度来解决任务复杂性。这样一来，它解决了歧义并提高了整体效率，通过减少获得所需输出所需的迭代次数来节省时间和资源。

此外，提示工程允许定制，使用户能够根据他们的特定需求或偏好定制 AI 模型的响应。这导致了更加个性化和上下文相关的输出。提示工程的另一个关键方面是它在解决道德考虑方面的作用。通过制作具有适当约束和准则的提示，可以防止 AI 模型生成潜在有害、有偏见或令人反感的内容，使输出与道德考虑和用户期望保持一致。从本质上讲，快速工程对于优化用户和 AI 模型之间的交互至关重要，确保生成的输出满足用户期望并满足他们的特定需求，最终导致更高效和富有成效的交互。

什么是提示调整？

与提示工程相比，提示优化是一种更重量级的方法，它涉及以提示的形式优化提供给模型的输入。通过微调 AI 模型的参数，提示调优可以更针对模型的行为进行调整，从而获得更准确、更相关和更可靠的输出。通过提示调整，模型可以学习对其内部表示的细微调整，这有助于它在特定任务或提示上表现得更好，而无需对基础模型进行大量重新训练或修改。从更商业的意义上讲，快速调优允许数据有限的公司为狭窄的任务定制一个庞大的模型。

提示调优如何工作？

提示调优可以可视化为用户和 AI 模型之间的引导式通信过程。将 AI 视为对话中知识渊博但有时过于字面或冗长的合作伙伴。您的目标是使用精心设计的文本提示从 AI 中提取最准确、最相关和最简洁的信息。

从初始提示调整开始。例如，如果用户的查询是“什么是提示调优？”，则将查询修改得更具体，例如，“解释 AI 中提示调优的概念及其用途”。之后，分析 AI 的响应，并在必要时再次修改提示以获得更准确或更简洁的答案，例如，“用两句话描述提示调整及其在 AI 中的好处。

为什么及时调整很重要？

通过鼓励更集中和简洁的输出，及时调整有助于克服 AI 模型的一些固有局限性，例如它们倾向于过于冗长或字面意思。随着人工智能技术的不断发展，并越来越多地融入我们生活的方方面面，对快速调优的透彻理解对于优化人工智能模型的性能至关重要，最终导致人类与人工智能的协作更加富有成效。通过促进这种协同作用，我们可以确保人工智能技术以最有效的方式为我们服务，提高我们的生产力，并促进在广泛领域做出更好的决策。

什么是微调？

在模型优化中，您可以针对不同的任务微调同一模型。这为您提供了几种不同的模型，您不一定可以轻松批量输入。像 GPT-3 这样的预训练模型最初是在大量数据上训练的，学习语言模式、语法和获取一般知识。然而，这些模型可能仍然难以在专业任务上以最佳方式执行或生成特定于领域的响应。

当用户想要根据他们的特定需求定制 AI 模型时，微调就会发挥作用。通过提供反映相关任务或行业的细微差别的较小、精心策划的数据集，用户可以完善 AI 模型的理解并提高其在目标领域的性能。这种定制确保了 AI 模型不仅保留了其丰富的常识，而且还能够熟练处理独特的行业特定要求。

例如，一家在制药行业工作的公司可能会根据医学文献和制药指南对语言模型进行微调，使人工智能能够在该上下文中生成更准确和可靠的响应。通过利用微调，用户可以挖掘 AI 语言模型的全部潜力，将其转化为满足其特定需求和挑战的强大工具，最终提高效率、做出更好的决策和更成功的 AI 部署。

微调是如何工作的？

微调过程本身涉及在这个专门的数据集上训练 AI 模型一定数量的 epoch，允许模型调整其参数并学习用户应用程序特有的模式、术语和细微差别。这种训练应该仔细进行，以避免过度拟合或欠拟合，在保留模型的一般知识和使其适应特定用例之间取得适当的平衡。

一旦微调过程完成，人工智能模型就变成了一个高度定制的工具，精通用户的目标领域。然后，可以部署这种定制的模型来解决用户的特定挑战，从而产生比通用预训练模型更准确、更相关和更可靠的结果。通过采用微调，用户可以释放人工智能技术的真正潜力，将其转变为满足其独特需求和要求的强大盟友，最终推动其领域的成功和创新。

为什么微调很重要？

通过微调 AI 模型，用户可以确保模型在其特定上下文中生成更准确、更相关和更可靠的结果，从而实现更好的决策、提高效率和生产力。这种定制过程还使 AI 模型能够更加符合用户的目标和目的，使其成为解决其独特挑战的更有效和更有价值的资产。

此外，微调可以帮助减轻预训练模型固有的一些局限性或偏差，这些局限性或偏差可能受到最初训练的数据的多样性和不受控制性的影响。通过在精心策划的专业数据集上训练 AI，用户可以引导模型做出更客观、更可靠和更适合上下文的响应，最终使他们能够在其特定领域利用 AI 技术的全部功能，并推动创新和规模化取得成功。

什么是提示工程与提示调整？

快速工程和快速调优是优化 AI 性能和输出的两种互补方法。虽然这两种策略都侧重于完善用户和人工智能之间的交互，但它们的具体目标和技术不同。

提示工程是设计有效的输入提示以从 AI 模型中引出所需响应的艺术。这个过程通常需要创造力和实验来制定提示，以及对人工智能的优势和劣势的深刻理解。通过添加上下文、阐明期望并根据 AI 的响应迭代优化提示，用户可以引导 AI 生成更准确、更相关和更上下文感知的结果。在使用预训练模型时，提示工程特别有用，因为它允许用户获得更好的输出，而无需修改底层模型。

另一方面，提示调优是一种更高级的技术，涉及微调 AI 模型本身，特别是针对模型为给定输入提示生成所需响应的能力。提示调优可以看作是更广泛的微调过程的一个子集，重点是提高 AI 模型在特定提示或提示结构上的性能。通过在包含输入提示示例及其相应所需输出的专用数据集上训练 AI 模型，用户可以优化模型的行为并提高其将来处理类似提示的能力。

快速工程和快速调整的最终目标都是提高人工智能的性能，并最大限度地发挥其对用户的潜力。虽然快速工程通常更快，需要更少的计算资源，但快速调整可以导致 AI 行为的更显着和持久的改进，使其成为寻求根据其特定需求和挑战定制 AI 模型的用户的强大工具。在实践中，用户可以选择结合使用这些技术，利用他们独特的优势从他们的人工智能模型中获得最佳结果。

什么是快速调优与微调？

提示优化侧重于优化提供给 AI 模型的输入文本提示，以引发更准确、更相关和上下文感知的响应。这包括通过添加上下文、澄清期望以及根据 AI 的响应迭代优化输入文本来仔细制作提示。快速调优的主要优点是它不需要修改底层 AI 模型，使其成为一种更快、更节省资源的方法。在使用预训练模型时，及时调优特别有用，因为它使用户能够提取更好的输出，而无需重新训练或调整模型本身。

另一方面，微调是通过在较小的专业数据集上训练预训练的 AI 模型来调整预训练的 AI 模型以在特定任务、领域或应用程序上更好地执行的过程。该数据集反映了用户目标领域或任务的细微差别，使 AI 模型能够学习该特定用例特有的模式、术语和上下文。与提示调优相比，微调需要更多的计算资源和时间，因为它涉及重新训练 AI 模型并调整其参数。然而，它可以使 AI 模型的预测性能得到更显着和持久的改进，使其成为寻求根据其特定需求和挑战定制 AI 模型的用户的强大工具。

哪种方法最简单？

随着我们探索优化 AI 模型的各种方法，所需的机器学习专业知识水平有了明显的进步。提示工程专注于制作有效的输入提示，不需要对机器学习模型有深入的了解，因此技术背景有限的用户也可以使用。

随着我们转向更高级的技术，如及时调优和微调，对机器学习的更深入理解变得至关重要。提示调整涉及使用 AI 模型并为其提供所需的提示，而微调则需要在根据用户需求量身定制的特定数据集上对原始模型进行额外训练。基于人类反馈的强化学习 （RLHF） 虽然在本文中没有涉及，但它是最复杂的方法，需要设计收集人类反馈机制的专业知识。随着用户在这些技术中的进步，他们可以根据自己独特的挑战和技术熟练程度选择最合适的方法，从而充分利用 AI 模型的潜力。

最后的思考

总之，让 AI 模型做你想做的事需要结合针对你的特定用例量身定制的技术。对于一般任务，零样本、单样本和少样本提示可以提供有价值的结果，而无需额外的培训。为了进一步优化性能，提示工程可以帮助制作有效的输入提示，而提示调整和微调可以自定义 AI 模型以适应特定任务或领域。最佳方法取决于您的独特要求：提示工程和提示策略是快速和资源高效优化的理想选择，而微调则为更专业的需求提供更深入的定制。通过了解和利用这些技术，您可以充分利用 AI 模型的潜力，将它们转化为强大的工具，以满足您的特定挑战并推动您的领域取得成功。