提示工程 Prompt Engineering_prompt提示词工程课程

目录

一、什么是Prompt

二、Prompt常用的方法

三、Prompt的应用场景

四、Prompt的主要课题

五、对抗性Prompt

六、总结

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一、什么是Prompt

提示工程（Prompt Engineering）是自然语言处理领域的重要概念，指的是用于触发和引导人工智能语言模型生成特定输出的文本或语句片段。Prompt可以是一个单词、一个短语、一个问题或一个完整的句子，它们可以用来指导模型生成特定的回答、文本、摘要或其他输出。
例如，在语言模型GPT-3中，可以使用Prompt来引导模型生成特定的文本输出。例如，当输入“写一篇介绍自然语言处理的文章”时，可以使用Prompt来引导模型生成与自然语言处理相关的内容。
Prompt的选择和设计对于生成结果的质量和准确性至关重要。好的Prompt应该能够准确地表达模型期望生成的内容，同时也应该避免含糊或模糊的语言，以免导致生成结果不准确或不符合预期。
在一些场景下，Prompt也可以被用于调整模型的偏好或倾向，以生成更加符合用户需求的输出。例如，在情感分析任务中，可以使用Prompt来调整模型的情感倾向，以便获得更加准确的情感分析结果。

二、Prompt常用的方法

1. 基本方法

1. 设计不同类型的Prompt：针对不同的自然语言处理任务，可以设计不同类型的Prompt，包括问题型、命令型、对话型和多选型等。
2. 优化Prompt的语言和格式：优秀的Prompt应该具有清晰、简洁、准确的语言和格式，能够精确地传达模型期望生成的内容。
3. 调整Prompt的偏好和倾向：在一些场景下，可以使用Prompt来调整模型的偏好和倾向，以便生成更加符合用户需求的输出。
4. 使用自动化方法：可以使用自动化方法来生成和优化Prompt。例如，可以使用启发式搜索算法来搜索最优的Prompt，或者使用强化学习算法来调整Prompt的权重和偏好。
5. 结合领域知识：Prompt Engineering可以结合领域知识，以便生成更加准确和专业的Prompt。例如，在医疗领域中，可以使用医学术语和专业语言来设计和优化Prompt。
6. 数据增强：可以使用数据增强的方法来生成不同类型的Prompt，以便提高模型的泛化能力和性能。例如，可以使用同义词替换、句子重组等方法来生成不同的Prompt。
7. 人类评估：可以使用人类评估的方法来评估和优化Prompt。例如，可以邀请人类评估员对不同的Prompt进行评估和反馈，以便提高Prompt的质量和效果。

2. 提示语的分类

1. 问题型提示：问题型提示是一种常见的提示技术，通过提供问题或询问来引导模型生成相应的答案或回复。例如，在问答系统中，可以使用问题型提示来引导模型生成与特定问题相关的答案。
2. 命令型提示：命令型提示是一种提示技术，通过提供一系列指令或命令来指导模型生成特定的输出。例如，在文本分类任务中，可以使用命令型提示来指导模型将输入文本分类为不同的类别。
3. 对话型提示：对话型提示是一种提示技术，通过提供对话或交互式的对话来引导模型生成相应的回复。例如，在对话系统中，可以使用对话型提示来引导模型生成符合对话流程的回复。
4. 多选型提示：多选型提示是一种提示技术，通过提供多个选项或答案来指导模型生成相应的输出。例如，在问答系统中，可以使用多选型提示来给出多个可能的答案，以便模型选择最合适的答案。
5. 前缀式提示：前缀式提示是一种提示技术，通过在输入文本之前提供一段固定的文本来引导模型生成特定的输出。例如，在文本生成任务中，可以使用前缀式提示来指定生成文本的主题或方向。
6. 后缀式提示：后缀式提示是一种提示技术，通过在输入文本之后提供一段固定的文本来引导模型生成特定的输出。例如，在文本生成任务中，可以使用后缀式提示来指定生成文本的结尾或结论。
7. 混合式提示：混合式提示是一种提示技术，通过结合多种提示技术来引导模型生成特定的输出。例如，在问答系统中，可以使用问题型提示和多选型提示相结合，以便更好地引导模型生成准确的答案。
8. 语言模板：语言模板是一种常见的提示技术，通过提供一些固定的语言模板来引导模型生成特定的输出。例如，在文本生成任务中，可以使用语言模板来指定生成文本的语法和结构。
9. 实体标记：实体标记是一种提示技术，通过在输入文本中标记出特定的实体，来指导模型生成与这些实体相关的输出。例如，在文本分类任务中，可以使用实体标记来指导模型将输入文本分类为与特定实体相关的类别。
10. 知识库：知识库是一种提示技术，通过提供一些领域知识或常识来指导模型生成特定的输出。例如，在问答系统中，可以使用知识库来提供一些与特定问题相关的知识和信息，以便模型生成准确的答案。
11. 条件语句：条件语句是一种提示技术，通过提供一些条件语句来指导模型生成特定的输出。例如，在文本生成任务中，可以使用条件语句来指定生成文本的一些条件，如生成的文本长度、语气等。
12. 可控制生成：可控制生成是一种提示技术，通过对模型的生成过程进行控制来指导模型生成特定的输出。例如，在文本生成任务中，可以使用可控制生成技术来控制模型生成的文本的质量、流畅度等。

总之，Prompt Engineering是一种非常有用的技术方法，可以帮助自然语言处理模型生成更加准确和符合要求的输出。在实践中，可以结合不同的方法和工具，根据具体的任务和场景来进行Prompt的设计和优化，以提高模型的性能和效果。

三、Prompt的应用场景

1. 自然语言生成：Prompt 技术可以用于自然语言生成任务，例如文本生成、对话生成等。通过设计合适的 Prompt，可以引导模型生成符合要求的自然语言输出。例如，对于文本生成任务，可以在 Prompt 中指定生成文本的主题、内容、语气等信息。
2. 问答系统：Prompt 技术可以用于问答系统，通过提供问题型 Prompt 或多选型 Prompt 来引导模型生成相应的答案。例如，在问答系统中，可以使用问题型 Prompt 来指定回答特定问题的答案。
3. 文本分类：Prompt 技术可以用于文本分类任务，通过提供命令型 Prompt 或多选型 Prompt 来指导模型将输入文本分类为不同的类别。例如，在新闻分类任务中，可以使用命令型 Prompt 来指定将新闻文章分类为不同的主题。
4. 文本摘要：Prompt 技术可以用于文本摘要任务，通过提供前缀式或后缀式 Prompt 来指导模型生成符合要求的文本摘要。例如，在新闻摘要任务中，可以使用前缀式 Prompt 来指定生成与特定新闻相关的摘要。
5. 文本纠错：在文本纠错中，Prompt可以用来指导模型纠正错误的文本。例如，在一个拼写检查系统中，可以使用“纠正以下句子中的拼写错误”作为Prompt来引导模型纠正错别字和拼写错误。
6. 机器翻译：Prompt 技术可以用于机器翻译任务，通过提供命令型或条件语句型 Prompt 来指导模型生成符合要求的翻译结果。例如，在中英文翻译任务中，可以使用条件语句型 Prompt 来指定将中文翻译成英文的条件。
7. 情感分析：Prompt 技术可以用于情感分析任务，通过提供命令型或条件语句型 Prompt 来指导模型对输入文本进行情感分类。例如，在电影评论情感分析任务中，可以使用命令型 Prompt 来指定将评论分类为正面或负面。
8. 实体识别：Prompt 技术可以用于实体识别任务，通过提供实体标记型 Prompt 来指导模型识别输入文本中的实体并进行分类。例如，在医学领域的实体识别任务中，可以使用实体标记型 Prompt 来指定识别输入文本中的病症、药物等实体。
9. 关系抽取：Prompt 技术可以用于关系抽取任务，通过提供实体标记型或条件语句型 Prompt 来指导模型抽取输入文本中的关系信息。例如，在知识图谱构建任务中，可以使用实体标记型 Prompt 来指定抽取实体之间的关系信息。
10. 图像描述生成：Prompt 技术可以用于图像描述生成任务，通过提供前缀式或命令型 Prompt 来指导模型生成符合要求的图像描述。例如，在图像标注任务中，可以使用前缀式 Prompt 来指定生成与输入图像相关的描述信息。
11. 对话系统：Prompt 技术可以用于对话系统，通过提供对话型 Prompt 来引导模型生成符合对话流程的回复。例如，在客服对话系统中，可以使用对话型 Prompt 来引导模型生成符合用户问题的回复。

总之，Prompt 技术是一种非常灵活和多样化的技术，可以用于多种自然语言处理任务。在实践中，可以根据具体的任务和场景来选择和应用不同的 Prompt 技术，以提高模型的性能和效果。

四、Prompt的主要课题

1. Prompt 设计：Prompt 设计是一个关键的问题，不同的 Prompt 设计会直接影响模型的性能和效果。目前，有一些自动化的 Prompt 设计方法，例如基于搜索和优化的 Prompt 设计方法，可以自动地生成高效的 Prompt。
2. Prompt 优化：Prompt 优化是另一个重要的问题，Prompt 的优化可以进一步提高模型的性能和效果。目前，有一些方法可以优化 Prompt，例如基于梯度的 Prompt 优化方法和基于强化学习的 Prompt 优化方法。
3. 多 Prompt 融合：多 Prompt 融合是一个有意义的探索，通过将多个 Prompt 融合在一起，可以进一步提高模型的性能和效果。目前，有一些研究探索了多 Prompt 融合的方法和效果。
4. Prompt 的可解释性：Prompt 的可解释性是一个关键问题，通过分析 Prompt 对模型的影响，可以更好地理解模型的行为和输出。目前，有一些研究探索了 Prompt 的可解释性，例如基于可视化和解释性技术的 Prompt 分析方法。
5. Prompt 的迁移性：Prompt 的迁移性是一个有意义的问题，通过将 Prompt 迁移到其他任务和领域，可以进一步提高模型的泛化能力和适应性。目前，有一些研究探索了 Prompt 的迁移性，例如基于多任务学习和迁移学习的 Prompt 迁移方法。

总之，Prompt 技术是一个非常活跃和研究的领域，未来还有很多挑战和机遇。在实践中，可以结合最新的研究成果和方法，选择合适的 Prompt 技术来提高自然语言处理模型的性能和效果。

五、对抗性Prompt

对抗性 Prompt（Adversarial Prompt）指的是一种针对 Prompt 技术的攻击方法，旨在通过改变 Prompt 来欺骗模型并改变其输出结果。对抗性 Prompt 的攻击方法可以分为两类：1）攻击 Prompt 的语义，2）攻击 Prompt 的形式。
攻击 Prompt 的语义是指通过修改 Prompt 的含义来欺骗模型。例如，在文本分类任务中，攻击者可能会修改 Prompt 中的关键词或语法结构，使得模型将输入文本分类错误。攻击 Prompt 的形式是指通过修改 Prompt 的形式来欺骗模型。例如，在文本生成任务中，攻击者可能会修改 Prompt 的长度或格式，从而改变模型生成的文本内容。
对抗性 Prompt 的攻击方法对自然语言处理模型构成了威胁，因为它可以欺骗模型并导致其产生错误输出。为了解决这个问题，研究人员提出了一些对抗性 Prompt 的防御方法，例如：1）使用多个 Prompt，2）在 Prompt 中添加噪声，3）使用对抗训练等，以提高模型的鲁棒性和安全性。

六、总结

本文简单介绍了提示工程（Prompt Engineering）的基本概念，常用的方法，应用场景，主要课题和对抗性Prompt等。