一文搞懂 Prompt Engineering
内容提要
本文介绍了Prompt engineering的基础概念和常见框架，以及如何调试和优化工作提示。Prompt engineering是与生成式AI模型进行交互的技术，通过编写或优化提示，引导模型生成更符合预期的结果。
延伸解读
提示工程与微调的成本效益对比
文章指出，提示工程是提升大模型性能成本最低、效率最高的方式。与微调相比，提示工程只需文本输入即可优化输出，而微调需要高端GPU和大内存。此外，当公司更新模型时，微调版本可能需要重新训练，而提示通常可以在不同版本中无须更改地使用。因此，对于大多数应用场景，优先考虑提示工程是更经济高效的选择。
温度参数对生成多样性的影响
文章解释了温度参数如何影响大模型生成文本的创造性和随机性。较高的温度（如0.7）会使生成内容更多样化和富有创意，而较低的温度（如0.2）则使输出更稳定和集中。温度设为0时，模型总是选择概率最高的答案，响应完全固定。读者可以根据任务需求调整温度，例如需要创意时提高温度，需要确定性时降低温度。
少样本提示中示例数量与顺序的优化
文章提到，少样本提示中示例数量并非越多越好。实验表明，自动生成3到5个示例在各种任务中表现最佳，增加更多示例不一定提高准确性，反而可能降低准确性并消耗更多Token。此外，示例的顺序和格式也会影响模型行为，在某些任务中顺序可能导致精度从低于50%提升到90%不等。因此，建议尝试不同顺序和格式以找到最佳性能。
CO-STAR框架的构成与应用
CO-STAR框架包括上下文、目标、风格、语气、受众和响应六个要素，帮助用户构建更有效的提示。该框架来自新加坡GPT-4提示工程大赛冠军Sheila Teo的分享，通过综合考虑这些因素，可以提升AI响应的精准度和相关性。文章还提供了使用CO-STAR框架的社交媒体内容生成示例，展示了如何将这些要素融入实际提示中。
Q&A
什么是 Prompt Engineering？
Prompt Engineering 是与生成式 AI 模型交互的技术，通过编写或优化提示引导模型生成预期结果。
ChatGPT 是如何被训练的？
ChatGPT 的训练过程包括预训练和微调两个阶段，使用大量文本数据进行训练。
如何设计有效的提示词？
设计有效的提示词需要清晰明确，使用通俗易懂的语言，并提供足够的上下文信息。
CO-STAR 框架是什么？
CO-STAR 框架用于构建高效的提示，包含上下文、目标、风格、语气、受众和响应等要素。
系统提示（System Prompts）有什么作用？
系统提示可以帮助用户引导模型行为，提供额外上下文，使模型更好地理解任务。
为什么提示词对生成内容的质量重要？
提示词决定了 AI 如何理解用户意图，影响生成内容的相关性和质量。
