![提示词工程：技术分类与提示词微调[译]](https://miro.medium.com/v2/resize:fit:700/1*f3Z-3SJBEU561YbBcw1gZg.png)
提示词工程：技术分类与提示词微调[译]
💡
原文中文，约5900字，阅读约需14分钟。
📝
内容提要
提示词工程是一个新兴领域，尚无明确的技术分类。本文概述了提示词技术及其分类，探讨了在数据科学过程中的应用。主要挑战包括大语言模型的偏见、幻觉和数学问题。常见的提示词规则包括准确说明要求和具体化指令。技术分类包括单一提示词、组合提示词和与外部工具结合的方法。提示词调整应视为迭代过程，强调测试和评估的重要性。
🎯
关键要点
- 提示词工程是一个新兴领域，尚无明确的技术分类。
- 大语言模型面临的主要挑战包括偏见、幻觉和数学问题。
- 常见的提示词规则包括准确说明要求和具体化指令。
- 提示词技术可以分为单一提示词、组合提示词和与外部工具结合的方法。
- 提示词调整应视为迭代过程，强调测试和评估的重要性。
- 零样本学习和少样本学习是单一提示词技术的核心。
- 链式思维提示通过中间推理步骤增强模型的推理能力。
- 自我一致性和定向刺激提示是组合提示词技术的关键策略。
- 反思框架通过语言反馈强化语言智能体的决策能力。
- 检索增强生成和ReAct是结合外部工具的两种方法。
❓
延伸问答
什么是提示词工程，它的主要挑战是什么？
提示词工程是一个新兴领域，主要挑战包括大语言模型的偏见、幻觉和数学问题。
提示词技术可以分为哪几类？
提示词技术可以分为单一提示词、组合提示词和与外部工具结合的方法。
在提示词工程中，如何进行提示词的微调和评估？
提示词的微调和评估应视为一个迭代过程，需要创建测试集并选择适当的度量标准。
什么是链式思维提示，它的作用是什么？
链式思维提示通过中间推理步骤增强模型的推理能力，帮助模型逐步推理每一个步骤。
提示词工程中有哪些常见的提示词规则？
常见的提示词规则包括准确说明要求、具体化指令和要求模型验证是否满足条件。
反思框架在提示词工程中有什么作用？
反思框架通过语言反馈强化语言智能体的决策能力，帮助其在后续试验中做出更好的决策。
➡️
