面向電信領(lǐng)域的大模型提示詞工程測(cè)評(píng)

中圖分類號(hào)：TP182 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2096-4706（2025）12-0123-06

Prompt Engineering Evaluation of Large Language Model for the TelecommunicationsDomain

FAN Wenbin1， WANG Yanyan1， WANG Yingying1， XU Yin1， SONG Qi2 （1.KnowledgeComputing InteligenceLaboratory，GuoChuang CloudTechnologyCo.，Ltd.，Hefei3oo88，China; 2.SchoolofComputerScienceandTechnologyUniversityofScienceandTechnologyofChina，Hefei23o027，China）

Abstract： A prompt evaluation system of Large Language Model （LLM） forthe telecommunications domain is proposed toadresste isuesofincomplete evaluationofpromptparameters inpromptengineeringresearchand thelackofconsideration forthecomplexityinrealproductionsenariosofevaluationmethod.Tothisend，fivedatasets inthe telecommunications domainareconstructed，coveringthree majortasksofsntimenttextclasification，customersrvice intentrecogniionnd knowledge-basedquestionanswering.Subsequentlypromptparametersarecategorized intofourdimensionsofole，lngth， tone，andorder，andthe impactofthesediferentdimensionsontheperformanceofsixLLMsissystematicallyevaluated.The researchresults indicatethata well-esigned promptcansignificantlyimprovemodel performanceonthethreemajortasks inthe telecommunications domain.

Keywords： Large Language Model; prompt enginering; model performance optimization; telecommunication domain; Jatural Language Processing

0 引言

近年來(lái)，人工智能技術(shù)迅猛發(fā)展，其中大語(yǔ)言模型（LargeLanguageLodels，LLMs）作為自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的核心技術(shù)，受到了廣泛關(guān)注。大語(yǔ)言模型如GPT-4等，依靠龐大的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，能夠生成高度流暢且富有邏輯性的自然語(yǔ)言文本。這些模型在自動(dòng)寫作、翻譯、對(duì)話系統(tǒng)、文本摘要等各種應(yīng)用場(chǎng)景中展現(xiàn)出強(qiáng)大的性能[1-2]。

在電信行業(yè)，智能化服務(wù)的需求日益增長(zhǎng)，尤其是在客服自動(dòng)化、故障診斷、用戶意圖識(shí)別等領(lǐng)域。例如，在客服自動(dòng)化中，大語(yǔ)言模型通過(guò)理解用戶的查詢并生成準(zhǔn)確的回答，有助于提升服務(wù)效率和用戶滿意度。然而，模型在處理行業(yè)特有術(shù)語(yǔ)或復(fù)雜的用戶查詢時(shí)往往面臨挑戰(zhàn)，如語(yǔ)境理解不足和響應(yīng)不精確的問(wèn)題。故障診斷場(chǎng)景中，模型需要準(zhǔn)確解析技術(shù)性語(yǔ)言，提供針對(duì)性的解決方案，這對(duì)提示詞的設(shè)計(jì)提出了更高要求。用戶意圖識(shí)別則要求模型能夠在多樣化的交互中準(zhǔn)確捕捉用戶的需求，以實(shí)現(xiàn)更為個(gè)性化的服務(wù)。

提示詞工程（PromptEngineering）是通過(guò)設(shè)計(jì)和調(diào)整輸入提示，優(yōu)化大語(yǔ)言模型生成輸出的過(guò)程。提示詞的質(zhì)量和設(shè)計(jì)直接影響大語(yǔ)言模型的性能和輸出質(zhì)量[3-5]。隨著大語(yǔ)言模型在實(shí)際應(yīng)用中的廣泛使用，如何高效地設(shè)計(jì)和調(diào)整提示詞以獲得最佳輸出，成為研究人員和從業(yè)者關(guān)注的熱點(diǎn)[。關(guān)于提示詞測(cè)評(píng)的研究，已有一些工作探討了不同提示詞對(duì)模型表現(xiàn)的影響。例如，Schick等[]將輸入示例重新表述為完形填空風(fēng)格的短語(yǔ)，以幫助語(yǔ)言模型理解給定的任務(wù)。

Gao等[采用自動(dòng)選擇標(biāo)簽詞和自動(dòng)生成模板設(shè)計(jì)提示詞，動(dòng)選擇標(biāo)簽詞通過(guò)在預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型的詞匯表中搜索最合適的詞來(lái)構(gòu)建標(biāo)簽詞映射；自動(dòng)生成模板則使用T5模型自動(dòng)生成多樣化的模板，以適應(yīng)不同的任務(wù)需求。Li等提出了一種前綴微調(diào)的方法，通過(guò)凍結(jié)預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型的參數(shù)，僅優(yōu)化一個(gè)小的、任務(wù)特定的連續(xù)向量（稱為前綴），從而顯著降低提示詞的成本效益。Sheng等[]設(shè)計(jì)包含不同人口統(tǒng)計(jì)群體的提示詞模板，通過(guò)標(biāo)注分?jǐn)?shù)和構(gòu)建自動(dòng)分類器，更準(zhǔn)確地檢測(cè)和減輕語(yǔ)言生成模型中的偏見(jiàn)。這些研究為理解和優(yōu)化提示詞的設(shè)計(jì)提供了重要見(jiàn)解。

盡管目前的研究確實(shí)促進(jìn)了提示詞工程領(lǐng)域的發(fā)展，但其關(guān)注點(diǎn)大多在于優(yōu)化特定類型的提示詞，缺乏不同參數(shù)的全面評(píng)估。此外，現(xiàn)有的評(píng)估方法未充分考慮實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景復(fù)雜性和多樣性。因此，提出面向電信領(lǐng)域的大模型提示詞測(cè)評(píng)體系，將提示詞參數(shù)細(xì)分為四個(gè)維度：角色、篇幅、語(yǔ)氣和順序，并定義了電信領(lǐng)域常見(jiàn)的三種應(yīng)用場(chǎng)景：情感文本分類、客服意圖識(shí)別以及知識(shí)問(wèn)答，基于以上場(chǎng)景構(gòu)建了5大數(shù)據(jù)集，共計(jì)2291條數(shù)據(jù)，其中包括2個(gè)開(kāi)源數(shù)據(jù)集和3個(gè)私域數(shù)據(jù)集。主要測(cè)評(píng)的大語(yǔ)言模型包括：通義千問(wèn)、GLM、Gamma、百川、Internlm共6個(gè)大模型。最后，評(píng)估了各種LLMs在各個(gè)數(shù)據(jù)集上的表現(xiàn)，通過(guò)對(duì)不同提示詞參數(shù)的細(xì)致調(diào)整，發(fā)現(xiàn)模型的性能在多個(gè)任務(wù)上有顯著的提升。

1提示詞測(cè)評(píng)基準(zhǔn)

1.1 整體框架

電信領(lǐng)域的提示詞測(cè)評(píng)基準(zhǔn)如圖1所示。由圖1可知，整個(gè)測(cè)評(píng)體系分為零樣本（zero-shot）和少樣本（few-shot）兩個(gè)層次，并將提示詞測(cè)評(píng)任務(wù)從簡(jiǎn)單到困難分為3個(gè)子任務(wù)：情感文本分類，客服意圖識(shí)別以及知識(shí)問(wèn)答。

在提示詞的構(gòu)建中，采取基于策略的設(shè)計(jì)方法。首先，通過(guò)深入分析電信領(lǐng)域案例與用戶查詢，提煉出提示詞模板。隨后，利用大語(yǔ)言模型從真實(shí)查詢數(shù)據(jù)中自動(dòng)抽取關(guān)鍵信息，生成具體化的提示詞。為確保提示詞的有效性和廣泛適用性，將角色、篇幅、語(yǔ)氣和順序作為關(guān)鍵考量因素。選取這四個(gè)關(guān)鍵因素的原因如下：

1）角色的確定性。提示詞中的角色決定了生成文本的視角和信息交流方式。例如，在電信客服領(lǐng)域，客服坐席人員與電信客戶的對(duì)話將更加側(cè)重于解決技術(shù)問(wèn)題和更專業(yè)的提供客戶服務(wù)支持。Brown 等[1]討論了模型如何通過(guò)理解不同角色之間的對(duì)話來(lái)提高語(yǔ)言理解能力。Holtzman等[]也探索了在對(duì)話生成中角色選擇對(duì)模型生成結(jié)果的影響。

2）篇幅的影響。提示詞的篇幅直接影響模型理解和生成的復(fù)雜性。較長(zhǎng)的提示詞通常提供更多的上下文和信息，有助于生成更豐富和詳細(xì)的回復(fù)。Brown等[研究了不同長(zhǎng)度提示詞對(duì)模型生成文本流暢性和準(zhǔn)確性的影響。Holtzman等[11]也探討了過(guò)長(zhǎng)或過(guò)短的提示詞如何影響生成文本的一致性和信息準(zhǔn)確性。對(duì)于電信行業(yè)的應(yīng)用，信息的詳細(xì)程度直接影響解決問(wèn)題的能力。較長(zhǎng)的提示詞可能提供更多上下文，有助于模型更好地理解和回答復(fù)雜的查詢，盡管它也可能引入噪聲。為了評(píng)估長(zhǎng)度變化對(duì)性能的影響，將特別關(guān)注提示詞中正向信息的質(zhì)量。

3）語(yǔ)氣的調(diào)整。提示詞的語(yǔ)氣可以是正式的、友好的、強(qiáng)硬的，等等。不同的語(yǔ)氣會(huì)影響模型生成的風(fēng)格和表達(dá)方式。Hu等[12]也討論了如何通過(guò)設(shè)計(jì)不同語(yǔ)氣的提示詞來(lái)影響生成文本的情感表達(dá)和信息傳遞效果。

4）順序的不同。在few-shot的情況下，在輸入提示詞時(shí)會(huì)給予大模型一些示例，示例與任務(wù)的順序也是會(huì)對(duì)LLMs的回答具有一定的影響性。如Radford等[13]提出，調(diào)整示例的順序可以改變模型對(duì)于特定任務(wù)的處理方式，有時(shí)能夠提高任務(wù)的解決效率和準(zhǔn)確性。這表明，通過(guò)精心設(shè)計(jì)輸入示例的順序，可以優(yōu)化模型的輸出結(jié)果。

1. 2 數(shù)據(jù)集構(gòu)建

基于特定電信領(lǐng)域，構(gòu)建了5個(gè)主要的數(shù)據(jù)集，涵蓋了共計(jì)2291個(gè)文本，包括情感分類、意圖識(shí)別以及知識(shí)問(wèn)答，這些任務(wù)代表了電信領(lǐng)域中大模型的三種典型應(yīng)用場(chǎng)景：

1）情感文本分類。電信行業(yè)中處理大量的客戶反饋和評(píng)論，情感分析能夠幫助公司理解客戶的滿意度和情感傾向，從而優(yōu)化服務(wù)和產(chǎn)品。

2）客服意圖識(shí)別。這是電信行業(yè)自動(dòng)化客服系統(tǒng)中的核心任務(wù)，能夠幫助系統(tǒng)準(zhǔn)確理解用戶的具體需求，從而提供針對(duì)性的解答和服務(wù)。

3）知識(shí)問(wèn)答。在提供客戶支持時(shí)，快速準(zhǔn)確地回答技術(shù)和服務(wù)相關(guān)問(wèn)題對(duì)于提升客戶滿意度至關(guān)重要，這要求模型能夠快速準(zhǔn)確抽取和利用知識(shí)庫(kù)中的信息。

數(shù)據(jù)集的開(kāi)源數(shù)據(jù)包括GLUE-SST2、CSDS-IR，分別有872條情感文本和1000條客服文本，私域數(shù)據(jù)集包括CTIR，CTT和IAKQA，其中IAKQA為客服場(chǎng)景知識(shí)問(wèn)答數(shù)據(jù)集，包含54條問(wèn)答任務(wù)，其余為客服意圖識(shí)別數(shù)據(jù)包含365條客服場(chǎng)景文本，具體數(shù)據(jù)集信息如表1所示。其中私域數(shù)據(jù)集來(lái)自電信領(lǐng)域，根據(jù)真實(shí)業(yè)務(wù)場(chǎng)景，由業(yè)務(wù)人員整理的客服意圖識(shí)別和知識(shí)問(wèn)答數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)集的收集和整理，旨在為提示詞設(shè)計(jì)在電信領(lǐng)域的研究與應(yīng)用提供更加真實(shí)的實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景。

表1數(shù)據(jù)集介紹

1.3評(píng)估大模型選取

實(shí)驗(yàn)主要對(duì)國(guó)內(nèi)知名且規(guī)模相近的開(kāi)源LLMs展開(kāi)評(píng)估，涵蓋Qwen、Baichuan和ChatGLM等。考慮到實(shí)驗(yàn)的可行性，選取了參數(shù)量基本相當(dāng)?shù)奶囟Ｐ桶姹?，具體的模型信息如表2所示。

表2測(cè)評(píng)大模型選取

2提示詞測(cè)評(píng)基準(zhǔn)

在大語(yǔ)言模型的提示詞工程中，評(píng)估不同提示詞的效果至關(guān)重要。本節(jié)將通過(guò)確定主要評(píng)價(jià)指標(biāo)，并討論這些指標(biāo)的含義及具體測(cè)評(píng)方法，構(gòu)建完整的評(píng)估體系，并對(duì)測(cè)評(píng)結(jié)果進(jìn)行分析。

2. 1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置

2.1.1 環(huán)境設(shè)置

實(shí)驗(yàn)環(huán)境基于兩塊GPUA100（ 40GB 內(nèi)存）搭建而成。在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，為確保結(jié)果具有一般性，對(duì)每個(gè)數(shù)據(jù)集均進(jìn)行三次重復(fù)測(cè)試。對(duì)于few-shot設(shè)置，從每個(gè)任務(wù)的驗(yàn)證集中隨機(jī)抽取5個(gè)樣本作為上下文示例。

2.1.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)

在評(píng)估提示詞的測(cè)評(píng)結(jié)果時(shí)，主要考慮評(píng)估時(shí)間（time）以及以下幾個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)：

1）準(zhǔn)確性（Accuracy）。指模型在特定任務(wù)中生成響應(yīng)的正確率。

2）F1分?jǐn)?shù)。一種統(tǒng)計(jì)度量，用于評(píng)估二元分類模型的準(zhǔn)確性，特別適用于類別不平衡的情況。它是精確率和召回率的調(diào)和平均值，二者為評(píng)估分類模型的重要指標(biāo)。

3）Rouge-L （Recall-oriented Understudy forGisting Evaluation -Longest Common Subsequence）。用于評(píng)估自然語(yǔ)言生成或機(jī)器翻譯的質(zhì)量，特別在摘要和文本生成任務(wù)中應(yīng)用。它通過(guò)計(jì)算生成文本和參考文本之間的最長(zhǎng)公共子序列（LCS）來(lái)衡量相似度。本文使用該指標(biāo)評(píng)估知識(shí)問(wèn)答任務(wù)的表現(xiàn)。

4）平均值（Average）。用于將各個(gè)任務(wù)上測(cè)評(píng)指標(biāo)結(jié)果取均值。

2.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

2.2.1 zero-shot實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

在zero-shot的層次下，由于提示詞中不涉及示例，因此僅評(píng)估角色、篇幅和語(yǔ)氣這三個(gè)維度對(duì)多個(gè)LLMs在不同提示詞下任務(wù)表現(xiàn)。zero-shot實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表3所示，整體來(lái)看，角色、篇幅和語(yǔ)氣對(duì)大部分模型都有一定的性能提升作用。具體而言，在提示詞中增加角色對(duì)于ChatGLM3-6B、Qwen1.5-7B-Chat、Qwenl.5-14B-Chat模型有一定的促進(jìn)作用，最高提升 2% ；增加篇幅對(duì)于ChatGLM3-6B、Qwen1.5-14B-Chat、Yi-6B-Chat模型的性能也有所提高，準(zhǔn)確率最高提升 2% ；施加語(yǔ)氣對(duì)Qwenl.5-14B-Chat、Internlm-7B-Chat、Baichuan2-7B-Chat、Yi-6B-Chat模型的性能均有提升，最高準(zhǔn)確率提升 3% ?？傮w而言，盡管不同提示詞對(duì)不同模型的適配性有所差異，但大模型（如Qwen1.5-14B-Chat）通常能從不同提示詞中獲得性能提升。表明模型能力越強(qiáng)，越能有效理解提示詞，從而更好地提升任務(wù)表現(xiàn)。

表3zero-shot實(shí)驗(yàn)結(jié)果

2.2.2few-shot實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

在few-shot的層次下，由于數(shù)據(jù)集IAKQA沒(méi)有示例的情況，因此實(shí)驗(yàn)只涉及電信領(lǐng)域的客服意圖識(shí)別和情感文本分類。在加入示例后，將分析示例和任務(wù)提示的順序?qū)δＰ捅憩F(xiàn)的影響。在其他維度中，均默認(rèn)為示例 + 任務(wù)的形式，順序維度為任務(wù) + 示例。few-shot實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表4所示。

表4few-shot實(shí)驗(yàn)結(jié)果

（續(xù)表）

由于示例的加入導(dǎo)致較長(zhǎng)的提示輸入，由表4可知，在較長(zhǎng)的提示詞下，角色、篇幅和語(yǔ)氣對(duì)大模型的性能提升更為顯著。例如，Qwen1.5-7B-Chat和Baichuan2-7B-Chat的提升均超過(guò) 10% 。這可能是由于模型的參數(shù)量較小，在加入角色語(yǔ)氣等因素后引入了額外的上下文信息，使得模型對(duì)于提示詞的響應(yīng)更好，能夠注意到長(zhǎng)提示中的關(guān)鍵信息，從而使其完成任務(wù)更加出色，更好地理解交互的具體背景。除此之外這些因素對(duì)于其他模型也有提升，更能說(shuō)明其有效性。針對(duì)ChatGLM3-6B、Yi-6B-Chat這兩個(gè)模型，順序維度的綜合指標(biāo)都有所降低，分析其原因可能是由于模型性能并不突出，過(guò)多的示例加入使得模型學(xué)習(xí)示例產(chǎn)生了過(guò)擬合的情況。

2.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果討論

上述實(shí)驗(yàn)結(jié)果展示了提示詞工程設(shè)計(jì)在LLMs在中的應(yīng)用，特別是關(guān)于提示詞設(shè)計(jì)參數(shù)如角色、篇幅、語(yǔ)氣和順序?qū)δＰ托阅艿挠绊憽Ｍㄟ^(guò)對(duì)不同提示詞參數(shù)的細(xì)致調(diào)整，發(fā)現(xiàn)模型的性能在多個(gè)任務(wù)上有顯著的提升，這一點(diǎn)在電信領(lǐng)域情感文本分類、客服意圖識(shí)別和知識(shí)問(wèn)答任務(wù)中得到了驗(yàn)證。此外，實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明，優(yōu)化后的提示詞能夠有效減輕模型的偏見(jiàn)，提升輸出的準(zhǔn)確性和相關(guān)性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，一些簡(jiǎn)單任務(wù)的提示上篇幅和語(yǔ)氣的加入通常能提高模型的準(zhǔn)確率，當(dāng)具有較長(zhǎng)的示例及指令時(shí)，對(duì)于提示詞的關(guān)鍵任務(wù)可以引入語(yǔ)氣或增加其長(zhǎng)度使得模型能夠更好地讀取和理解指令，從而提升模型性能。

本實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)仍存在一些限制。首先，實(shí)驗(yàn)主要依賴于預(yù)定義的幾種提示詞修改策略，難以涵蓋所有能影響模型性能的潛在提示詞特性。其次，數(shù)據(jù)集的選擇也可能影響了實(shí)驗(yàn)的普遍性，因?yàn)椴煌I(lǐng)域據(jù)集可能對(duì)提示詞的敏感性有不同的反應(yīng)。特別對(duì)于一些的簡(jiǎn)單的任務(wù)，即使在提示詞中引入一些可以提升其性能的因素，但這僅局限于提示工程上，對(duì)于模型的性能提升十分有限，從上述實(shí)驗(yàn)結(jié)果中可以看出，一般有提升僅有 1%～3% 左右。鑒于上述結(jié)果和限制，未來(lái)的研究可以在以下幾個(gè)方向進(jìn)行擴(kuò)展：首先，探索更多維度的提示詞設(shè)計(jì)，如情感色彩、復(fù)雜性和具體任務(wù)相關(guān)性。其次，可以在更多樣化的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，以驗(yàn)證優(yōu)化的提示詞是否在不同類型的語(yǔ)言任務(wù)中同樣有效。此外，自動(dòng)化提示詞生成技術(shù)的開(kāi)發(fā)將是一個(gè)重要的研究方向，這有助于降低人工設(shè)計(jì)提示詞的工作量，并可能提高模型的適應(yīng)性和靈活性。

3結(jié)論

在本文中，深入探討了LLMs及其在提示詞工程中的應(yīng)用，揭示了一系列重要的發(fā)現(xiàn)和發(fā)展趨勢(shì)。研究結(jié)果表明，通過(guò)加入語(yǔ)氣或角色的提示詞，可以顯著提升模型在多種任務(wù)，如情感文本分類、電信運(yùn)營(yíng)商意圖識(shí)別和知識(shí)問(wèn)答等方面的表現(xiàn)。這種優(yōu)化不僅提高了模型的響應(yīng)質(zhì)量，而且在一定程度上減輕了模型偏見(jiàn)，提升了輸出的準(zhǔn)確性和相關(guān)性。與完整的模型重訓(xùn)練相比，提示詞優(yōu)化展示了更低的資源消耗和更快的實(shí)施效率，為資源有限的應(yīng)用場(chǎng)景提供了實(shí)際可行的解決方案。此外，這種方法的廣泛適用性使其能夠有效服務(wù)于電信客服，醫(yī)療和客戶服務(wù)等多個(gè)領(lǐng)域，顯示出其應(yīng)用潛力。

下一步，提示詞工程的發(fā)展將深入挖掘模型對(duì)復(fù)雜語(yǔ)境和隱含意圖的理解能力，進(jìn)一步提高模型在復(fù)雜交互場(chǎng)景中的表現(xiàn)；發(fā)展自動(dòng)化生成高效提示詞的技術(shù)，以減少人工干預(yù)，提高系統(tǒng)的可擴(kuò)展性和靈活性；如加入知識(shí)圖譜，思維鏈等，以適應(yīng)多樣化的交互需求。通過(guò)這些研究，提示詞工程不僅能夠提升模型的輸出質(zhì)量，還有望推動(dòng)智能系統(tǒng)在更廣泛領(lǐng)域的實(shí)用化。

參考文獻(xiàn)：

[1]BROWNT，MANNB，RYDERN，etal.Language

Models Are Few-Shot Learners [J].Advances in Neural

Information Processing Systems，2020，33：1877-1901.

[2] RADFORD A，WU J，CHILD R，et al. Language

ModelsAreUnsupervised MultitaskLearners[EB/OL].[2024-

09-16].https：//cdn.openai.com/better-language-models/language_

models_are_unsupervised_multitask_learners.pdf9.

[3] LIUP，YUANW，F(xiàn)UJ，et al.Pre-Train，Prompt，

andPredict：A Systematic Survey ofPromptingMethodsin

Natural Language Processing[J].ACM Computing Surveys，

2023，55（9）：1-35.

[4]許志偉，李海龍，李博，等.AIGC大模型測(cè)評(píng)綜述：

使能技術(shù)、安全隱患和應(yīng)對(duì)[J].計(jì)算機(jī)科學(xué)與探索，2024，18（9）：2293-2325.

[5]李毅，李浩，許驍哲，等.CFB：金融領(lǐng)域大模型評(píng)

估方法[J].計(jì)算機(jī)科學(xué)與探索，2024，18（12）：3272-3287.

[6]孫柏林.大模型評(píng)述[J].計(jì)算機(jī)仿真，2024，41（1）：

1-7+24.

[7] SCHICK T，SCHUTZE H. Exploiting Cloze-Questions

forFew-Shot Text Classification and Natural Language Inference

[J/OL].arXiv：2001.07676[cs.CL]. （2020-01-21） [2024-09-16].

https：//arxiv.org/abs/2001.07676.

[8]GAOT，F(xiàn)ISCHA，CHEND.MakingPre-trained

Language Models Better Few-Shot Learners [C]//Proceedings of

the59th Annual Meetingof the Association for ComputationalLinguisticsand the 1lth International Joint Conference onNaturalLanguage Processing（Volume 1：Long Papers）.ACL，2021：3816-3830.

[9]LIXL，LIANG P.Prefix-Tuning：Optimizing ContinuousPrompts for Generation [C]//Proceedings of the 59th AnnualMeeting oftheAssociation for ComputationalLinguisticsandthe 1lth International Joint Conference on Natural LanguageProcessing （Volume 1：Long Papers）.ACL，2021：4582-4597.[10] SHENGE，CHANGKW，NATARAJANP，etal. The Woman Worked as a Babysitter：On Biases in LanguageGeneration [C]//Proceedings of the 2019 Conference on EmpiricalMethods in Natural Language Processing and the 9th InternationalJoint Conference on Natural Language Processing （EMNLP-IJCNLP）.Hong Kong：ACL，2019： 3407-3412.

[11]HOLTZMANA，BUYSJ，DUL，etal.TheCurious Case of Neural Text Degeneration [C]//InternationalConference on Learning Representations.New Orleans：ICAL，2019：1-16.

[12] HU Z，YANG Z，LIANG X，et al. Toward ControlledGeneration of Text[C]//International Conference on MachineLearning.Sydney：PMLR，2017：1587-1596.

[13] RADFORD A，WU J，CHILDR， et al. LanguageModels Are Unsupervised Multitask Learners[EB/OL].[2024-09-16].https：//cdn.openai.com/better-language-models/language_models_are_unsupervised_multitask_learners.pdf.

作者簡(jiǎn)介：范文斌（1990—），男，漢族，安徽黃山人，實(shí)驗(yàn)室執(zhí)行主任，本科，研究方向：大模型應(yīng)用技術(shù)、智能軟件；通信作者：王顏顏（1992—），女，漢族，安徽淮南人，中級(jí)職稱，博士，研究方向：知識(shí)計(jì)算、自然語(yǔ)言處理、大模型；汪盈盈（1999—），女，漢族，安徽安慶人，碩士在讀，研究方向：自然語(yǔ)言處理、大模型；許銀（1998一），女，漢族，安徽合肥人，碩士，研究方向：知識(shí)圖譜、自然語(yǔ)言處理；宋騏（1990一），男，漢族，安徽合肥人，中國(guó)科學(xué)院技術(shù)大學(xué)特任教授，博士，研究方向：圖數(shù)據(jù)庫(kù)及圖數(shù)據(jù)挖掘。