发现提示工程——提示工程就是为了从生成式 AI 中获取有用输出而设计有效提示词的过程 [译]
内容提要
本文介绍了设计有效提示词以优化会话式AI工具输出的方法。大语言模型的输出可能存在偏见和不准确性，因此需要编写明确、具体的提示词来优化输出质量。少样本提示是一种有效策略，通过提供示例来引导大语言模型生成更有用的回应。文章还提到了如何在工作中利用大语言模型提升生产力和创造力，并强调了评估输出结果和迭代提示词的重要性。
延伸解读
理解大语言模型的预测机制与局限
大语言模型通过分析海量文本中的模式来预测下一个词，因此其输出本质上是概率性的，同一提示可能得到不同回应。这种机制也带来偏见和“幻觉”风险，即生成不真实信息。读者需意识到，模型的表现受训练数据质量和覆盖范围影响，不能假设其输出总是准确或公正。批判性评估输出，并理解这些局限，是有效使用AI的前提。
迭代优化：从差强人意到精准输出
提示工程并非一蹴而就，而是一个反复修订的过程。首次提示可能无法得到理想结果，此时应分析输出缺陷，补充上下文或调整措辞。例如，在规划公司活动时，初始提示可能过于宽泛，通过增加具体细节和明确格式要求，可以显著提升输出质量。迭代不仅适用于单次任务，也需注意同一对话中历史提示可能影响后续输出，必要时开启新对话。
少样本提示：用示例引导模型
少样本提示通过在提示中提供两个或更多示例，帮助模型理解期望的格式、风格或内容模式。例如，为滑板撰写产品描述时，提供自行车和轮滑鞋的描述作为样本，模型便能模仿其风格生成滑板描述。示例数量需权衡：太少可能不够明确，太多则可能限制模型的灵活性和创新性。调整示例数量以找到适合特定任务的最佳平衡。
职场应用：从内容创作到问题解决
大语言模型可辅助多种工作任务，如内容创作、总结、分类、提取、翻译和编辑。使用时，以动词开头明确任务，并提供相关上下文，能提升输出质量。例如，要求模型为初级商业分析师创建数据可视化文章大纲，或对客户评论进行情感分类。但需注意，不应输入机密信息，且输出需经人工审核。这些应用能提升生产力和创造力，但依赖有效的提示设计。
Q&A
什么是提示工程？
提示工程是设计最佳提示词以获得理想输出结果的过程。
如何提高大语言模型的输出质量？
通过编写明确、具体的提示词，并进行迭代和评估，可以提高输出质量。
什么是少样本提示？
少样本提示是在提示中包含两个或更多示例，以帮助大语言模型更准确地回应请求。
大语言模型的输出可能存在哪些局限性？
大语言模型的输出可能存在偏见、不准确的信息和训练数据的局限性。
如何评估大语言模型的输出结果？
需要批判性地评估输出是否准确、无偏见、信息充足，并与请求相关。
提示词设计的关键要素是什么？
提示词设计的关键在于明确性和具体性，以及提供相关上下文。
