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Objective: 目标● D - Details: 详细的细节● E - Examples: 示例● S - Sense Check: 感官检查2.5 密度链模式密度链模式Prompt是Salesforce、麻省理工学院和哥伦比亚大学的研究人员推出的一种新提示它非常的高效使用递归来创建越来越好的输出的提示与普通提示生成的 GPT-4 摘要相比它生成的摘要更加密集且更适合人们理解。适合● 总结● 改进您最喜欢的提示● 通过递归生成可用的长格式内容(感兴趣的同学可以自己检索一下)第二节打造高效Prompt的两大核心原则在Prompt工程领域掌握精妙的撰写策略是释放语言模型强大潜力的关键。本节将深入探讨prompt撰写的两大核心策略为您揭示如何通过优化指令引导模型生成更贴合需求、更具质量的输出。一、原则一编写明确和具体的指令为了让模型精准理解我们的意图编写清晰、明确且具体的指令至关重要。这不仅能避免模型产生误解还能显著提升输出结果的相关性和准确性。策略1使用分隔符清晰界定输入部分在构建prompt时使用分隔符将特定文本部分与提示的其他部分清晰隔开能有效避免提示词冲突。任何能让模型识别出单独部分的符号都可作为分隔符常见的包括●章节标题通过不同层级的标题区分不同内容模块。●三重双引号“” 在代码编写中常用于包裹较长的文本字符串。●三重单引号‘’’ 功能与三重双引号类似适用于不同的语法环境。●三重破折号— 在文本中起到明显的分隔作用。●角括号 常被用于标记特定元素。●XML标签利用结构化的标签形式区分不同内容。示例1假设我们需要对一段产品描述进行总结可通过如下方式使用分隔符product_description f这是一款全新的智能手表具备心率监测、睡眠追踪等健康功能还支持多种运动模式记录拥有高清显示屏和长达7天的续航能力。 prompt f请总结以下产品描述{product_description}示例2如果要让模型对一段用户评论进行情感分析示例如下user_comment f这款手机的拍照效果真的太棒了色彩还原度高夜景模式也很出色唯一不足的是电池续航有点短。 prompt f分析以下用户评论的情感倾向 {user_comment} 这种方式能够确保模型明确区分指令和待处理文本避免因指令混淆而产生错误输出。策略2要求结构化输出为了便于后续对模型输出进行解析和处理我们可以要求模型以特定的结构化格式输出如HTML或JSON。这种方式能极大提高数据处理的效率尤其是在Python编程环境中结构化输出可直接读入字典或列表中方便进一步的分析与操作。示例 1要求模型以 JSON 格式输出。prompt 请以json格式列出每个nodeType所体现的用户诉求、客服方案。每一个json-value不超过20个字 # 数据源与指令区分 user_datasource XXX…… # 模型输出 { IVR: { 用户诉求: 微信使用问题求助, 客服方案: 引导正常使用或自助处理 }, ASYNC: { 用户诉求: 账号封禁等相关申诉, 客服方案: 按规则处理或引导自助 }, AI: { 用户诉求: 支付相关问题咨询, 客服方案: 要求用户详细描述问题 } }示例2以HTML格式输出一个简单的书籍**。**prompt 请以HTML格式列出三本你推荐的科幻小说及其作者。 # 模型输出 ul li《三体》 - 刘慈欣/li li《基地》 - 艾萨克·阿西莫夫/li li《银河帝国机器人五部曲》 - 艾萨克·阿西莫夫/li /ul策略3要求模型检查条件是否满足在面对复杂任务时如果在一些假设条件而这些条件并非总是成立那么我们需要引导模型首先对这些假设进行检查。若条件不满足模型应明确指示并停止继续执行任务以避免无效计算和错误结果。同时考虑潜在的边缘情况并为模型设定相应的处理规则能够有效减少意外错误确保模型输出的稳定性和可靠性。示例假设我们要求模型计算一个数学表达式但前提是表达式所有都为正数。expression 5 3 - (-2) prompt f首先检查表达式 {expression} 中的所有数字是否都为正数。如果是请计算该表达式的值如果不是请输出表达式中存在非正数无法计算。 # 模型输出 表达式中存在非正数无法计算策略4Few-shot prompting少样本提示在要求模型执提供成功完成任务的示例能够帮助模型更好地理解任务要求和期望输出的格式。通过这些示例模型可以学习到任务的模式和规律从而在处理实际输入时生成更符合预期的结果。少样本提示尤其适用于处理一些复杂或具有特定格式要求的任务能够显著提升模型的表现。示例要求模型按照特定格式将中文词汇翻译成英文并造句。prompt 示例1 中文词汇苹果 翻译apple 造句I like to eat apples. 示例2 中文词汇学校 翻译school 造句I go to school every day. 中文词汇图书馆 翻译 造句 # 模型输出 翻译library 造句I often read books in the library.二、原则二给予模型充足的思考时间当模型因急于得出结论而出现推理错误时我们需要通过优化式为模型提供更清晰的推理路径引导其进行更深入、全面的思考。策略1明确完成任务所需的步骤为模型详细指定完成任务所需遵循的步骤能够帮助模型有条不推理和计算。通过这种方式模型可以更清晰地理解任务的逻辑结构避免因思路混乱而产生错误。例如要求模型按照特定格式输出能够引导其在处理过程中注重信息的组织和呈现方式。示例要求模型分析一首古诗格式为“诗歌主题 - 主要意象 - 表达情感”。poem 床前明月光疑是地上霜。举头望明月低头思故乡。 prompt f请按照“诗歌主题 - 主要意象 - 表达情感”的格式分析这首诗{poem} # 模型输出 思乡之情 - 明月 - 对故乡的深切思念策略2引导模型在得出结论前充分思考方案明确指示模型在得出最终结论前先进行充分的推理和分析往往能获得更优的结果。这种方式能够促使模型深入挖掘问题的本质综合考虑各种因素从而避免因片面或仓促的判断而导致的错误。示例问模型“如何提高公司的员工满意度”。prompt 在回答如何提高公司的员工满意度之前请先思考至少三个方面的因素然后综合这些因素给出全面的建议。 # 模型输出 首先从薪酬福利方面可适当提高薪资水平、完善福利体系如增加带薪休假天数等其次从职业发展角度为员工提供更多培训机会和晋升通道再者从工作环境来看营造舒适、和谐的办公氛围加强团队建设活动。综合这些方面提高公司员工满意度可以从优化薪酬福利、提供职业发展机会以及改善工作环境等措施入手。三、模型的局限性与应对策略尽管语言模型在大量数据的训练下展现出强大的能力但它们并非完美无缺。其中“幻觉”现象是模型面个重要挑战。模型“幻觉”即使模型在训练过程中接触了海量知识但它并不能完美记住所有信息也难以精准把握自身知识的边界。这就导致在面对晦涩主题的问题时模型可能会编造出看似合理但实际上错误的内容这就是所谓的“幻觉”。解决幻觉的一种策略为了有效应对幻觉问题我们可以要求模型在回答问题前首先从给定文本中寻找相关引用并依据这些引用来构建答这种方式模型的回答将基于可靠的信息来源而非凭空臆测从而大大提高回答的准确性和可信度。同时这种方法还能够实现答案的可追溯性便于对模型输出进行验证和审查。示例给定一段关于历史事件的文本要求模型回答相关问题。text 1861年美国爆发了南北战争这场战争是美国历史上的重要转折点它主要围绕奴隶制的存废问题展开北方主张废除奴隶制南方则坚持保留。最终北方取得了胜利为美国的工业化发展铺平了道路。 prompt f请从上述文本中找出相关信息回答南北战争主要围绕什么问题展开 # 模型输出 南北战争主要围绕奴隶制的存废问题展开北方主张废除奴隶制南方则坚持保留。第三节Prompt技术剖析与应用在深入探索 prompt 技术的征程中我们将逐一解析多种关键技术助力您精准把握其核心要点与应用场景切实提升应用能力。一、零样本提示Zero-Shot Prompting零样本提示是一种让模型在没有特定任务示例展示的情况下直接处理任务的技术。其原理在于模型经过大量数据训练和指令调整后自身具备了一定的通用知识和任务理解能力。例如prompt 判断此文本的情感倾向为积极、消极或中性这部电影情节紧凑特效惊人。情感 # 模型会依据自身预训练知识对这个提示进行处理并输出结果模型能依据自身预训练知识输出“积极”。然而由于缺乏具体示例引导对于复杂任务其效果可能受限。二、少样本提示Few-Shot Prompting少样本提示在零样本提示效果不佳时发挥作用。它通过为模型提供少量任务示例帮助模型学习任务模式和规律。例如prompt “whatpu”是坦桑尼亚的一种小型毛茸茸的动物。一个使用 whatpu 这个词的句子的例子是我们在非洲旅行时看到了这些非常可爱的whatpus。“farduddle”是指快速跳上跳下。一个使用 farduddle 这个词的句子的例子是 # 模型会根据前面的示例学习并生成新的句子通过提供如上述新词汇造句的示例模型能够模仿示例的结构和逻辑生成新的内容。不过在复杂推理任务中仍需进一步优化。三、思维链提示Chain-of-Thought Prompting思维链提示旨在为模型提供清晰的推理步骤引导从而显著提升其在复杂推理任务中的表现。它通过在提示中展示详细的推理过程让模型学习如何逐步分析和解决问题。比如prompt Roger 有 5 个网球他又买了 2 罐网球每罐有 3 个球他现在共有多少球 Roger 一开始有 5 个球。 2 罐网球每罐 3 个共 6 个球。 5 6 11。 答案是 11。 # 模型按照提示中的推理步骤进行计算和回答此技术可与少样本提示结合增强效果尤其适用于算术、常识推理等任务帮助模型更有条理地处理问题。四、自我一致性Self-Consistency自我一致性技术主要用于优化思维链提示中的推理路径选择。其核心思想是通过提供多个少样本推理示例让模型从多样的推理结果中筛选出最一致的答案增强模型在算术和常识推理任务中的可靠性。比如prompt Q林中有 15 棵树。林业工人今天将在林中种树。完成后将有 21 棵树。林业工人今天种了多少棵树 A我们从 15 棵树开始。后来我们有 21 棵树。差异必须是他们种树的数量。因此他们必须种了 21 - 15 6 棵树。答案是 6。 Q停车场有 3 辆汽车又来了 2 辆汽车停车场有多少辆汽车 A停车场已经有 3 辆汽车。又来了 2 辆。现在有 3 2 5 辆汽车。答案是 5。 Q当我 6 岁时我的妹妹是我的一半年龄。现在我 70 岁了我的妹妹多大 A # 模型会参考前面的推理示例对最后一个问题进行回答并从多个可能的回答中选择最一致的答案五、生成知识提示Generated Knowledge Prompting生成知识提示主要用于解决模型在处理需要额外知识的任务时出现的局限性。它的操作方式是先让模型生成与任务相关的知识再整合这些知识得出准确答案。比如prompt 输入高尔夫球的一部分是试图获得比其他人更高的得分。 知识高尔夫球的目标是以最少的杆数打完一组洞。一轮高尔夫球比赛通常包括 18 个洞。每个洞在标准高尔夫球场上一轮只打一次。每个杆计为一分总杆数用于确定比赛的获胜者。 解释和答案 # 模型根据生成的知识对问题进行回答像这样先生成相关知识再整合知识得出准确答案“不是高尔夫球的目标是以最少杆数完成比赛而非追求更高得分”有效提升模型在常识推理任务的准确性。六、链式提示Prompt Chaining链式提示是将复杂任务拆解为多个子任务通过逐个子任务生成提示并传递结果的方式来实现复杂任务的有序处理。以文档问答为例# 第一个提示用于提取相关引文 prompt1 你是一个很有帮助的助手。你的任务是根据文档回答问题。第一步是从文档中提取与问题相关的引文由####分隔。请使用quotes/quotes输出引文列表。如果没有找到相关引文请回应“未找到相关引文”。#### {{文档}} #### # 假设这里有一个文档变量 doc将其代入提示中进行处理 # 处理后得到引文列表假设为 quotes_list # 第二个提示根据引文和文档生成回答 prompt2 根据从文档中提取的相关引文由quotes/quotes分隔和原始文档由####分隔请构建对问题的回答。请确保答案准确、语气友好且有帮助。#### {{文档}} #### quotes{quotes_list}/quotes # 模型根据第二个提示生成最终回答这种方式提高了任务处理的准确性与可靠性使得模型能够逐步深入地处理复杂问题。七、思维树ToT思维树框架是为了帮助模型应对复杂的探索性任务而设计的。它通过维护一棵思维树让模型在解决问题时能够生成和评估中间思维步骤并结合搜索算法进行系统性探索。示例如下# 假设给定数字为 4、9、10、13 prompt 输入: 4 9 10 13 4 9 13 (left 10 13 13) 10 - 4 6 (left 6 9 13) 13 - 6 7 13 - 9 4 4 6 10 (left 7 9 4 * 6 24 (left 4 6) 评估是否能得到 24: sure # 模型按照思维树的步骤进行推理和计算并根据评估结果继续搜索或得出答案八、检索增强生成RAG检索增强生成RAG技术将信息检索与文本生成相结合专门用于处理知识密集型任务。它通过检索相关文档来为模型提供额外的知识支持从而缓解模型的“幻觉”问题。例如# 假设这里有一个检索函数 retrieve_documents 和一个生成答案的函数 generate_answer question 谁是首次登上月球的人 documents retrieve_documents(question) prompt 根据以下文档回答问题 str(documents) 问题是 question answer generate_answer(prompt) # 最终得到的 answer 即为模型结合检索结果生成的答案这有效确保答案基于可靠知识源在自然问题、事实验证等基准测试中表现卓越。九、自动推理并使用工具ART自动推理并使用工具ART技术使模型能够自动生成包含推理步骤的程序并在需要时调用外部工具。例如prompt 计算 16 个苹果平均分给 4 个人每人几个再加上 3 是多少 请生成解决这个问题的程序步骤。 # 模型会生成类似下面的程序步骤 # result (16 / 4) 3 # 然后可以在代码中执行这个程序步骤得到最终答案在 BigBench 和 MMLU 基准测试中ART 在多种任务上表现突出显著超越少样本提示和自动 CoT 等方法提升了模型解决问题的能力和效率。十、自动提示工程师APE自动提示工程师APE技术能够自动生成和筛选任务指令。它通过利用大型语言模型生成指令候选项再依据评估分数选择最佳指令从而提升提示生成的效率与效果。比如# 假设这里有一个生成指令候选项的函数 generate_candidates 和一个选择最佳指令的函数 select_best_instruction article 这里是一篇新闻文章的内容 candidates generate_candidates(article) prompt select_best_instruction(candidates) article # 模型根据最终的 prompt 生成文章总结例如总结新闻文章时它先利用大型语言模型生成如“提取文章关键人物、事件和时间”“概括文章主要内容并突出重点”等指令候选项再依据评估分数选择最佳指令指导模型生成高质量总结。十一、Active-PromptActive-Prompt 技术主要用于解决思维链示例有效性的问题。它通过先查询模型生成多个答案计算不确定度后挑选最不确定的问题由人类注释示例再用新示例推断其他问题从而优化模型对不同任务的适应性。比如# 假设这里有一个查询模型生成答案的函数 query_model 和一个计算不确定度的函数 calculate_uncertainty prompt 对以下文本进行分类这是一篇科技类文章。 answers query_model(prompt, num_answers5) # 生成 5 个答案 uncertainty calculate_uncertainty(answers) if uncertainty threshold: # 如果不确定度大于设定阈值 # 选择最不确定的问题由人类注释示例然后更新提示并重新查询模型 new_prompt update_prompt_with_annotated_example(prompt) final_answer query_model(new_prompt) else: final_answer select_most_consistent_answer(answers) # 最终得到的 final_answer 即为经过 Active-Prompt 处理后的答案通过这种方式能够提高模型在文本分类等任务中的准确性。十二、方向性刺激提示Directional Stimulus Prompting方向性刺激提示通过训练策略 LM 生成引导提示增强对模型生成结果的掌控力。例如文本摘要任务article 这里是一篇文章的内容 prompt 请根据文章内容生成一个引导提示重点关注文章的主要事件和结果。 # 策略 LM 会根据这个提示生成如“重点提取文章中事件的主体、发生的时间和最终结果”的引导提示 # 然后可以将这个引导提示用于后续的文本摘要任务中在文本摘要任务中策略 LM 依据文章主题、关键信息等生成引导提示指导模型生成符合需求的摘要提升摘要质量。十三、PAL程序辅助语言模型PAL程序辅助语言模型技术让模型生成程序来解决问题借助编程运行时提升解决复杂问题的能力。以日期计算问题为例question 今天是 2023 年 2 月 27 日我出生于 25 年前我的出生日期是多少 prompt import datetime from dateutil.relativedelta import relativedelta # Q: 2015 年在 36 小时后到来。从今天起一周后的日期是多少格式为 MM/DD/YYYY # 如果 2015 年在 36 小时后到来那么今天是 36 小时前。 today datetime(2015, 1, 1) - relativedelta(hours36) # 从今天起一周后 one_week_from_today today relativedelta(weeks1) # 格式化后的答案 one_week_from_today.strftime(%m/%d/%Y) # Q: 今天是 2023 年 2 月 27 日我出生于 25 年前我的出生日期是多少 # 模型会生成类似下面的代码 # today datetime(2023, 2 27) # born today - relativedelta(years25) # born.strftime(%m/%d/%Y) # 然后可以在代码中执行模型生成的代码得到最终答案十四、ReAct 框架ReAct 框架使模型交错生成推理轨迹和操作提升答案的可靠性与可解释性。以回答问题为例question 除苹果遥控器外哪些设备可控制其设计交互的程序 prompt 问题除苹果遥控器外哪些设备可控制其设计交互的程序 思考 1我需要搜索苹果遥控器相关程序及可替代控制设备。 操作 1搜索 [苹果遥控器 可替代控制设备] 观察 1搜索结果为…… 思考 2根据搜索结果分析哪些设备符合要求。 操作 2筛选 [符合要求的设备] 观察 2筛选结果为…… 思考 3整理最终答案。 操作 3整理 [最终答案] # 模型会按照提示中的推理轨迹和操作步骤进行处理并最终得出答案在知识密集型和决策任务中表现良好通过与外部环境交互获取信息来辅助推理。十五、自我反思Reflexion自我反思框架包含参与者、评估者和自我反思三个模型旨在帮助模型从错误中学习并提升性能。模拟编程任务的示例如下# 假设这里有参与者模型 actor、评估者模型 evaluator 和自我反思模型 reflexion code 这里是一段初始代码 # 参与者模型生成尝试解决问题的代码和动作 result actor(code) # 评估者模型评价输出 score evaluator(result) # 自我反思模型根据评价结果生成改进建议 reflection reflexion(score, result) # 将改进建议应用到下一次的代码生成中实现自我学习和提升如代码出现语法错误自我反思模型会提示可能错误原因及修正方向帮助模型快速学习。普通人如何抓住AI大模型的风口领取方式在文末为什么要学习大模型目前AI大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 大模型作为其中的重要组成部分 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。目前开源人工智能大模型已应用于医疗、政务、法律、汽车、娱乐、金融、互联网、教育、制造业、企业服务等多个场景其中应用于金融、企业服务、制造业和法律领域的大模型在本次调研中占比超过30%。随着AI大模型技术的迅速发展相关岗位的需求也日益增加。大模型产业链催生了一批高薪新职业人工智能大潮已来不加入就可能被淘汰。如果你是技术人尤其是互联网从业者现在就开始学习AI大模型技术真的是给你的人生一个重要建议最后只要你真心想学习AI大模型技术这份精心整理的学习资料我愿意无偿分享给你但是想学技术去乱搞的人别来找我在当前这个人工智能高速发展的时代AI大模型正在深刻改变各行各业。我国对高水平AI人才的需求也日益增长真正懂技术、能落地的人才依旧紧缺。我也希望通过这份资料能够帮助更多有志于AI领域的朋友入门并深入学习。真诚无偿分享vx扫描下方二维码即可加上后会一个个给大家发大模型全套学习资料展示自我们与MoPaaS魔泊云合作以来我们不断打磨课程体系与技术内容在细节上精益求精同时在技术层面也新增了许多前沿且实用的内容力求为大家带来更系统、更实战、更落地的大模型学习体验。希望这份系统、实用的大模型学习路径能够帮助你从零入门进阶到实战真正掌握AI时代的核心技能01教学内容从零到精通完整闭环【基础理论 →RAG开发 → Agent设计 → 模型微调与私有化部署调→热门技术】5大模块内容比传统教材更贴近企业实战大量真实项目案例带你亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作把课本知识变成真本事‌02适学人群应届毕业生‌无工作经验但想要系统学习AI大模型技术期待通过实战项目掌握核心技术。零基础转型‌非技术背景但关注AI应用场景计划通过低代码工具实现“AI行业”跨界‌。业务赋能突破瓶颈传统开发者Java/前端等学习Transformer架构与LangChain框架向AI全栈工程师转型‌。vx扫描下方二维码即可本教程比较珍贵仅限大家自行学习不要传播更严禁商用03入门到进阶学习路线图大模型学习路线图整体分为5个大的阶段04视频和书籍PDF合集从0到掌握主流大模型技术视频教程涵盖模型训练、微调、RAG、LangChain、Agent开发等实战方向新手必备的大模型学习PDF书单来了全是硬核知识帮你少走弯路不吹牛真有用05行业报告白皮书合集收集70报告与白皮书了解行业最新动态0690份面试题/经验AI大模型岗位面试经验总结谁学技术不是为了赚$呢找个好的岗位很重要07 deepseek部署包技巧大全由于篇幅有限只展示部分资料并且还在持续更新中…真诚无偿分享vx扫描下方二维码即可加上后会一个个给大家发