什么是提示工程,它是如何工作的?

快速工程已成为优化自然语言处理(NLP)中语言模型的强大方法。它涉及创建高效的提示,通常称为指示或问题,以指导AI模型的行为和输出。

由于快速工程改善语言模型的功能和管理能力,它引起了广泛关注。本文将深入探讨快速工程的概念、意义和工作原理。

理解快速工程

快速工程涉及创建精确和信息丰富的问题或指令,使用户能够从AI模型中获得所需的输出。这些提示作为精确的输入,指导语言建模行为和文本生成。用户可以通过精心构建提示来修改和控制AI模型的输出,从而增加其实用性和可靠性。

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快速工程的历史

随着语言模型的复杂性和能力的不断扩展,快速工程也发生了变化。虽然快速工程可能没有很长的历史,但其基础可以追溯到早期的NLP研究和AI语言模型的创建。以下是快速工程历史的简要概述:

Transformer之前的时代(2017年之前)

在基于转换器(如OpenAI的生成预训练转换器(GPT))的模型之前,快速工程并不常见。早期的语言模型,如循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN),缺乏上下文知识和适应性,这限制了快速工程的潜力。

预训练和转换器的出现(2017年)

转换器的引入,特别是Vaswani等人在2017年发表的“Attention Is All You Need”一文,彻底改变了NLP领域。转换器使得可以广泛预训练语言模型,并教会它们如何在上下文中表示单词和句子。然而,在此期间,快速工程仍然是一种相对未被探索的技术。

微调和GPT的崛起(2018年)

快速工程的一个重要转折点是OpenAI的GPT模型的引入。GPT模型证明了在特定下游任务上进行预训练和微调的有效性。研究人员和实践者开始使用快速工程技术来指导GPT模型的行为和输出。

快速工程技术的进展(2018年至今)

随着对快速工程的理解增加,研究人员开始尝试不同的方法和策略。这包括设计富有上下文的提示、使用基于规则的模板、结合系统或用户指令,并探索前缀调整等技术。目标是增强控制能力,减少偏差,并提高语言模型的整体性能。

社区贡献和探索(2018年至今)

随着快速工程在NLP专家、学者和程序员中的流行,他们开始交流想法、经验教训和最佳实践。在线讨论论坛、学术出版物和开源库对发展快速工程方法做出了重要贡献。

持续研究和未来方向(现在和未来)

快速工程仍然是一个积极的研究和开发领域。研究人员正在探索使快速工程更加有效、可解释和用户友好的方法。正在研究的技术包括基于规则的奖励、奖励模型和人机协作方法,以完善快速工程策略。

快速工程的意义

快速工程对于提高AI系统的可用性和可解释性至关重要。它具有许多好处,包括:

改善控制能力

通过通过提示明确指示,用户可以指导语言模型生成所需的响应。这种程度的监督有助于确保AI模型提供符合预定标准或要求的结果。

减少AI系统中的偏见

快速工程可以用作减少AI系统中偏见的工具。通过精心设计提示,可以发现和减少生成文本中的偏见,从而获得更公正和平等的结果。

修改模型行为

使用提示工程可以修改语言模型的行为,使其显示所需的行为。因此,AI系统可以成为特定任务或领域的专家,在特定的使用案例中提高其准确性和可靠性。

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提示工程的工作原理

提示工程使用一种系统化的过程来创建强大的提示。以下是一些关键的操作:

GPT-4通用提示技巧以下提示将帮助您在最新版本的ChatGPT中获得竞争优势:→捕捉您的写作风格给GPT提供一些您的写作样本,并要求其为未来的输出创建一份样式指南。示例提示:… pic.twitter.com/JWYYLV4ZLS

— Chase Curtis (@realchasecurtis) April 2, 2023

指定任务

明确您希望语言模型实现的精确目标或目的。可以涉及任何NLP任务,包括文本补全、翻译和摘要。

确定输入和输出

清楚地定义语言模型所需的输入和您期望从系统中获得的输出。

创建信息提示

创建清晰地传达预期行为给模型的提示。这些问题应该明确、简洁,并且适合给定的目的。找到最佳提示可能需要反复尝试和修改。

迭代和评估

通过将创建的提示输入语言模型并评估结果来测试它们。审查结果,寻找缺陷并调整指导以提高性能。

校准和微调

在校准和微调提示时考虑评估结果。这个过程包括进行微小的调整以获得所需的模型行为,确保其与预期的工作和需求相吻合。