大語(yǔ)言模型Prompt的設(shè)計(jì)原則和優(yōu)化流程

大語(yǔ)言模型（LLM）是近年來(lái)人工智能領(lǐng)域的重要突破，它們基于Transformer架構(gòu)，具有多層自注意力機(jī)制和前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。通過(guò)大量的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，這些模型能夠?qū)W習(xí)到豐富的語(yǔ)言表示和知識(shí)。大語(yǔ)言模型的技術(shù)發(fā)展對(duì)整個(gè)AI社區(qū)產(chǎn)生了重要影響，徹底改變了開(kāi)發(fā)和使用AI算法的方式。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，大語(yǔ)言模型在社會(huì)倫理、隱私和安全等方面也引發(fā)了廣泛的關(guān)注和討論。

Prompt在LLM中扮演著至關(guān)重要的角色。它不僅是與模型交互的接口，也是激發(fā)模型潛在能力的關(guān)鍵。Prompt設(shè)計(jì)的好壞直接影響到模型的任務(wù)表現(xiàn)和最終輸出的質(zhì)量。例如，通過(guò)精心設(shè)計(jì)的提示，LLMs能夠在沒(méi)有或很少示例的情況下完成復(fù)雜的任務(wù)，如文本生成、問(wèn)題回答等。

一、大語(yǔ)言模型的Prompt

提示工程（Prompt Engineering， PE）是一種技術(shù)，通過(guò)向預(yù)訓(xùn)練的語(yǔ)言模型提供特定的文本指令或“提示”，來(lái)引導(dǎo)模型生成期望的輸出。這種技術(shù)不僅提高了模型在特定任務(wù)上的表現(xiàn)，還擴(kuò)展了其應(yīng)用范圍，使其能夠在沒(méi)有顯著調(diào)整模型參數(shù)的情況下適應(yīng)新的應(yīng)用場(chǎng)景。提示工程在大語(yǔ)言模型中主要起到幾方面作用：一是產(chǎn)生任務(wù)的適應(yīng)性：提示工程使得大型語(yǔ)言模型能夠快速適應(yīng)新的任務(wù)或領(lǐng)域，無(wú)需對(duì)模型本身進(jìn)行大規(guī)模的調(diào)整或重新訓(xùn)練。二是提高效率和性能：通過(guò)精心設(shè)計(jì)的提示，可以顯著提高模型在特定任務(wù)上的準(zhǔn)確性和效率。例如，APE（Automatic Prompt Engineer）系統(tǒng)通過(guò)自動(dòng)生成指令來(lái)優(yōu)化模型的表現(xiàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，這些自動(dòng)生成的指令在多個(gè)NLP任務(wù)上超過(guò)了人類生成的指令。三是增強(qiáng)模型的理解和生成能力：提示工程可以幫助模型更好地理解復(fù)雜的語(yǔ)境和細(xì)微的語(yǔ)言差異，從而生成更加準(zhǔn)確和豐富的文本內(nèi)容。

在大型語(yǔ)言模型中實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化和智能化的提示工程，主要采取以下幾種方式：

（1）鏈?zhǔn)剿季S提示（Chain of Thought Prompting）：這種方法通過(guò)生成一系列中間推理步驟來(lái)顯著提高大型語(yǔ)言模型執(zhí)行復(fù)雜推理的能力。例如，通過(guò)向540B參數(shù)的語(yǔ)言模型提供少量的鏈?zhǔn)剿季S示例，可以顯著提高其在數(shù)學(xué)文字問(wèn)題上的表現(xiàn)，甚至超過(guò)了經(jīng)過(guò)微調(diào)的GPT-3 。

（2）基于人類反饋的微調(diào)：通過(guò)收集標(biāo)簽者編寫(xiě)的提示和通過(guò)OpenAI API提交的提示，構(gòu)建一個(gè)數(shù)據(jù)集，使用這些數(shù)據(jù)集對(duì)GPT-3進(jìn)行監(jiān)督學(xué)習(xí)微調(diào)。然后，使用人類反饋進(jìn)一步微調(diào)這個(gè)模型，以更好地與用戶意圖對(duì)齊 。

（3）路徑語(yǔ)言模型（Pathways Language Model PaLM）：通過(guò)在大規(guī)模計(jì)算資源上訓(xùn)練具有大量參數(shù)的語(yǔ)言模型，并利用新的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)如Pathways來(lái)高效地跨越多個(gè)TPUPods進(jìn)行訓(xùn)練，從而實(shí)現(xiàn)少量樣本學(xué)習(xí)并達(dá)到最先進(jìn)的性能 。

（4）任務(wù)特定的提示工程：研究表明，在自KGZImXFEoxIEuyXusPqdzsHf4ShogARYXUGxOrXGUPo=動(dòng)軟件工程任務(wù)中，使用任務(wù)特定的提示策略可以有效提高模型的表現(xiàn)。例如，在代碼生成任務(wù)中，最佳的提示策略比最優(yōu)秀的微調(diào)模型高出16.61%～28.3% 。

（5）知識(shí)工程的應(yīng)用：大型語(yǔ)言模型在自然語(yǔ)言處理中的能力為知識(shí)工程提供了新的方向，包括創(chuàng)建混合神經(jīng)符號(hào)知識(shí)系統(tǒng)和在自然語(yǔ)言中實(shí)現(xiàn)知識(shí)工程。

二、大語(yǔ)言模型Prompt的設(shè)計(jì)原則

大模型應(yīng)用在千行百業(yè)中，其差異化的特點(diǎn)主要體現(xiàn)在大模型的Prompt中。如何設(shè)計(jì)Prompt才能充分發(fā)揮大模型的潛力有優(yōu)勢(shì)，需要遵循一些基本原則。

原則一：給模型清晰具體的指令。首先，指令需要非常明確，避免任何可能的歧義。這包括指定任務(wù)的具體內(nèi)容、預(yù)期的結(jié)果以及執(zhí)行這些任務(wù)的方法和時(shí)間框架。例如，在臨床實(shí)驗(yàn)室環(huán)境中，管理人員需要清楚地說(shuō)明他們想要完成的任務(wù)，包括任務(wù)的具體要求和完成的時(shí)間點(diǎn)。其次，指令應(yīng)詳細(xì)到足以讓模型準(zhǔn)確理解和執(zhí)行。這可能涉及指定使用的特定技術(shù)或方法，或者在多步驟任務(wù)中明確每一步驟的要求。例如，在高階合成（HLS）工具中，通過(guò)使用編譯器指令來(lái)指導(dǎo)工具，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)硬件架構(gòu)的精確控制。最后，為了確保指令被正確理解并執(zhí)行，應(yīng)包含反饋機(jī)制，如詢問(wèn)和重述指令，以確認(rèn)指令已被正確理解。這種方法有助于及時(shí)發(fā)現(xiàn)并糾正任何誤解或錯(cuò)誤。

原則二：給模型充足的思考時(shí)間。這一原則的重要性在于它能夠幫助模型更好地理解和處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)和任務(wù)，從而提高模型的性能和可靠性。具體來(lái)說(shuō)，給模型充足的思考時(shí)間意味著在訓(xùn)練過(guò)程中，模型被允許在每個(gè)步驟中花費(fèi)更多的時(shí)間來(lái)分析和學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)。這可以通過(guò)增加計(jì)算資源、優(yōu)化算法或調(diào)整訓(xùn)練策略來(lái)實(shí)現(xiàn)。例如，可以采用更復(fù)雜的并行訓(xùn)練系統(tǒng)來(lái)提高處理速度和效率。在實(shí)際應(yīng)用中，這種方法可能需要更多的計(jì)算資源和時(shí)間，但最終可以帶來(lái)更高的模型性能和更好的用戶體驗(yàn)。因此，在設(shè)計(jì)和部署大模型時(shí)，應(yīng)該綜合考慮資源限制和模型性能之間的平衡，以確保模型能夠在實(shí)際應(yīng)用中達(dá)到最佳效果。

原則三：將問(wèn)題從難到易進(jìn)行分解。這種方法涉及將一個(gè)復(fù)雜的問(wèn)題拆解成若干個(gè)更簡(jiǎn)單、更易于處理的子問(wèn)題或子任務(wù)。這種分解不僅有助于簡(jiǎn)化問(wèn)題的處理過(guò)程，還能提高問(wèn)題解決的效率和效果。在大型語(yǔ)言模型的應(yīng)用中，分解式提示（Decomposed Prompting）是一種有效的方法。通過(guò)將復(fù)雜的任務(wù)分解為簡(jiǎn)單的子任務(wù)，并針對(duì)每個(gè)子任務(wù)設(shè)計(jì)特定的提示，可以優(yōu)化每個(gè)子任務(wù)的處理效果。這種方法允許對(duì)每個(gè)提示進(jìn)行優(yōu)化，必要時(shí)甚至可以替換為更有效的提示、訓(xùn)練模型或符號(hào)函數(shù)。此外，當(dāng)任務(wù)的復(fù)雜性來(lái)源于輸入長(zhǎng)度時(shí)，可以通過(guò)遞歸地將任務(wù)分解為具有更小輸入的相同任務(wù)來(lái)處理。在工程和決策制定領(lǐng)域，如綜合集成研討廳（HWME），問(wèn)題分解同樣被視為一種基本且有效的策略。通過(guò)將復(fù)雜決策問(wèn)題分解為更小的、結(jié)構(gòu)化的子問(wèn)題，可以加速問(wèn)題解決過(guò)程并避免大規(guī)模修改。這種方法不僅提高了問(wèn)題解決的效率，還促進(jìn)了跨學(xué)科知識(shí)的整合和創(chuàng)新思維的激發(fā)。

原則四：優(yōu)先采用漸進(jìn)式提示。在設(shè)計(jì)大模型的Prompt時(shí)，采用“優(yōu)先采用漸進(jìn)式提示”的基本原則意味著在與模型交互的過(guò)程中，應(yīng)逐步引導(dǎo)模型從簡(jiǎn)單到復(fù)雜的任務(wù)，以提高模型的學(xué)習(xí)效率和準(zhǔn)確性。開(kāi)始時(shí)，可以使用非?；A(chǔ)的問(wèn)題或指令，讓模型適應(yīng)并理解基本的操作或概念。隨著模型對(duì)這些基礎(chǔ)任務(wù)的掌握，再逐漸引入更復(fù)雜的問(wèn)題或指令，這樣可以幫助模型更好地理解和處理更高級(jí)的任務(wù)。在模型訓(xùn)練過(guò)程中，可以將整個(gè)訓(xùn)練過(guò)程分為多個(gè)階段，每個(gè)階段專注于解決不同類型或難度的問(wèn)題。例如，首先訓(xùn)練模型處理簡(jiǎn)單的分類問(wèn)題，然后逐步過(guò)渡到更復(fù)雜的預(yù)測(cè)或生成任務(wù)。這種分階段的方法有助于模型逐步積累知識(shí)和技能，從而更有效地學(xué)習(xí)和適應(yīng)。在模型與用戶的交互中，可以建立一個(gè)反饋循環(huán)，即用戶可以根據(jù)模型的表現(xiàn)提供反饋，然后模型根據(jù)這些反饋進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化。這種雙向互動(dòng)不僅可以提高模型的性能，還可以使模型更好地適應(yīng)用戶的需求和期望。

三、大語(yǔ)言模型Prompt的迭代優(yōu)化過(guò)程

在大語(yǔ)言模型（LLM）中，Prompt的迭代優(yōu)化是一個(gè)復(fù)雜且多階段的過(guò)程，涉及到不同的技術(shù)和方法。我們可以將這一過(guò)程大致分為以下幾個(gè)階段：

1.初步探索與生成：在這一階段，研究人員和開(kāi)發(fā)者通過(guò)手動(dòng)設(shè)計(jì)或使用自動(dòng)化工具生成初步的Prompt。這些Prompt可能基于特定的任務(wù)需求，如文本到圖像、文本到文本等。例如，使用硬Prompt（hard prompts）和軟Prompt（soft prompts）的概念來(lái)控制生成模型的行為。

2.性能評(píng)估與反饋循環(huán)：接下來(lái)，通過(guò)自動(dòng)化系統(tǒng)或人工評(píng)估來(lái)測(cè)試這些Prompt的效果。這一步驟可能涉及到對(duì)輸出結(jié)果的評(píng)價(jià)，以及基于用戶定義的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行迭代改進(jìn)。例如，EvalLM系統(tǒng)允許用戶通過(guò)自然語(yǔ)言描述標(biāo)準(zhǔn)，利用LLM評(píng)估Prompt的表現(xiàn)，并據(jù)此進(jìn)行調(diào)整。

3.技術(shù)優(yōu)化與自動(dòng)化：隨著Prompt的不斷迭代，研究者開(kāi)始探索更高效的技術(shù)來(lái)優(yōu)化Prompt。這包括使用貝葉斯優(yōu)化方法、進(jìn)化算法、對(duì)話策略以及稀疏混合Prompt技術(shù)等。這些技術(shù)旨在提高Prompt的效率和效果，同時(shí)減少人工干預(yù)的需求。

4.針對(duì)特定任務(wù)的定制化優(yōu)化：為了進(jìn)一步提升Prompt的效果，研究者還開(kāi)發(fā)了針對(duì)特定任務(wù)或LLM的優(yōu)化方法。例如，MAPO方法通過(guò)為每個(gè)具體的LLM定制Prompt來(lái)增強(qiáng)其性能。此外，還有研究通過(guò)引入實(shí)例化Prompt調(diào)整（Instance-wise Prompt Tuning， IPT），將輸入數(shù)據(jù)的內(nèi)在知識(shí)注入到Prompt中，以提供更豐富和具體的上下文信息。

5.魯棒性與泛化能力的提升：最后，為了確保Prompt在面對(duì)分布偏移等現(xiàn)實(shí)世界挑戰(zhàn)時(shí)仍能保持良好的性能，研究人員提出了魯棒Prompt優(yōu)化框架。這些框架嘗試通過(guò)整合源群體的未標(biāo)記數(shù)據(jù)到Prompt優(yōu)化中，以實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)群體的有效泛化。

四、未來(lái)展望

Prompt設(shè)計(jì)和優(yōu)化是一個(gè)不斷發(fā)展的領(lǐng)域，隨著技術(shù)的進(jìn)步和應(yīng)用場(chǎng)景的擴(kuò)展，未來(lái)將有更多的創(chuàng)新方法和理論出現(xiàn)。以下幾個(gè)方向被普遍認(rèn)為具有深入研究的價(jià)值：一是深入理解Prompt的作用機(jī)制，通過(guò)理論研究和實(shí)驗(yàn)分析，深入理解Prompt如何影響LLMs的行為和性能。二是跨領(lǐng)域Prompt設(shè)計(jì)，探索如何將Prompt設(shè)計(jì)方法從NLP擴(kuò)展到其他領(lǐng)域，如視覺(jué)語(yǔ)言模型。三是研究倫理和社會(huì)影響，隨著LLMs在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用越來(lái)越廣泛，研究者需要關(guān)注Prompt設(shè)計(jì)可能帶來(lái)的倫理和社會(huì)影響。四是自動(dòng)化和智能化的Prompt優(yōu)化，進(jìn)一步發(fā)展自動(dòng)化和智能化的Prompt優(yōu)化方法，減少人工干預(yù)，提高效率和效果。