中移智库2024提示工程大模型中的提示词设计研究报告17页

提示工程——大模型中的提示词设计中国移动研究院 业务研究所2024年11月中移智库 摘要当今的人工智能领域，大模型如GPT和BERT已展现出卓越的性能，被广泛应用于多种语言处理任务。然而，这些模型的训练成本极高，涉及昂贵的计算资源和大量的数据处理。如何在不重新训练模型的前提下有效利用已有模型，成为了一个重要的研究和应用方向。提示工程（Prompt Engineering）是一种通过设计精确的输入提示来最大化模型性能的技术，旨在通过优化输入的提示词影响模型输出，从而实现更精准的结果。提示工程（Prompt Engineering）为我们提供了一种成本效率高且灵活的方法，通过按照一定方法和规则设计输入的提示词来引导模型输出，从而适应特定的应用场景和领域。文章详细介绍了提示工程的原理及多种方法，如角色扮演和思维链，通过调整输入使模型更适应特定任务。本文还探讨了提示工程与中移智库 大模型结合的多种方式，包括多模型集成、动态提示调整、迁移学习等。文末指出提示工程在模型输出评估、提示词保护以及医疗等低容忍行业的应用中面临挑战。一、大模型与提示工程（一）大模型的提示词想象大模型是一个巨大的、由数百万甚至数十亿参数构成的高维向量空间。这个空间中的每一个向量都代表了从庞大数据集中学习到的某种语言特征、知识片段或概念。当用户提供输入（如文本查询）时，这个输入被模型转换成一个或多个向量，这些向量代表了输入的语义和结构特征。这些向量被投射到模型的向量空间中，与已有的向量进行交互。输入向量在模型的向量空间中寻找与之最相关的向量。模型通过内部算法（如深度学习的前向传播）计算这些向量之间的相互作用，确定最适合的输出向量。基于输入向量与向量空间中其他向量的交互，模型生成响应。也就是说，用户输入和中移智库 大模型共同形成了对应输出的答案或其他形式的输出。（二） 提示工程的目标提示工程的核心是设计一种输入的结构和内容，以便它们能够更有效地与模型的向量空间中的向量进行交互。良好的提示使得输入向量能够更准确地定位到向量空间中相关的部分，从而产生更准确、更相关的输出。通过提示工程，可以优化输入的清晰度、详细程度、专业术语的使用、语境信息等，这些都直接影响模型如何理解和处理输入。良好的提示可以大大提高模型在特定任务上的表现，例如在零样本学习中更准确地解读用户的意图。在不同的应用场景中，根据需要定制输入的结构和