在人工智能的飛速發(fā)展中，大模型已經(jīng)成為了一個(gè)不可忽視的存在。它們以其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力和深度學(xué)習(xí)技術(shù)，在自然語(yǔ)言處理、圖像識(shí)別等多個(gè)領(lǐng)域展現(xiàn)出了驚人的潛力。然而，盡管這些模型在技術(shù)上取得了巨大進(jìn)步，但在與人類的交流中，它們卻常常顯得“不解風(fēng)情”。本文將帶你深入了解大模型在溝通中的障礙，并介紹如何通過(guò)Prompt工程來(lái)提高與大模型的溝通效率。通過(guò)這些策略，你將能夠更有效地與大模型對(duì)話，釋放它們的全部潛力。

1、理解大模型的溝通障礙

大模型，如其名，是基于大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練而成的復(fù)雜機(jī)器學(xué)習(xí)模型。其訓(xùn)練過(guò)程涉及對(duì)海量文本數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，模型通過(guò)識(shí)別詞匯之間的關(guān)系和模式來(lái)生成輸出。盡管如此，這種基于統(tǒng)計(jì)的學(xué)習(xí)方式并不意味著模型能夠理解人類的意圖和情感。在與大模型的互動(dòng)中，我們經(jīng)常遇到的障礙包括指令不明確、上下文理解不足以及輸出結(jié)果與預(yù)期不符。

指令不明確：用戶往往期望大模型能夠理解模糊或不完整的指令，但大模型需要明確的指示才能提供準(zhǔn)確的反饋。例如，當(dāng)用戶詢問(wèn)“告訴我關(guān)于氣候變化的事情”時(shí)，模型可能無(wú)法判斷用戶具體想了解哪些方面的信息。

上下文理解不足：大模型可能無(wú)法完全理解對(duì)話的上下文，導(dǎo)致它們的回答與用戶的預(yù)期不符。例如，在多輪對(duì)話中，模型可能會(huì)忘記之前的討論內(nèi)容，從而無(wú)法提供連貫的回答。

輸出結(jié)果與預(yù)期不符：即使大模型理解了指令，它們生成的輸出有時(shí)也可能與用戶的預(yù)期大相徑庭。這種情況常常發(fā)生在用戶沒(méi)有提供足夠上下文信息時(shí)，模型可能會(huì)根據(jù)其訓(xùn)練數(shù)據(jù)生成與用戶需求不符的內(nèi)容。

這些問(wèn)題通常源于大模型對(duì)人類語(yǔ)言的復(fù)雜性和模糊性的理解限制。

2、Prompt工程入門

2.1什么是Prompt

Prompt是一種指令，它允許我們通過(guò)輸入簡(jiǎn)單的指令或問(wèn)題，獲得AI的響應(yīng)或解答。它不需要復(fù)雜的編程知識(shí)，只需要直接的人類語(yǔ)言提問(wèn)，就像你在搜索欄中輸入關(guān)鍵詞，搜索引擎會(huì)根據(jù)你的問(wèn)題提供最合適的答案。在與大模型的互動(dòng)中，Prompt的設(shè)計(jì)直接影響到大模型的輸出質(zhì)量，一個(gè)精心設(shè)計(jì)的Prompt可以幫助模型更好地理解任務(wù)需求，減少誤解和錯(cuò)誤。因此，理解Prompt的構(gòu)成和使用方法是與大模型有效溝通的關(guān)鍵。

2.2基本Prompt結(jié)構(gòu)

一個(gè)基本的Prompt結(jié)構(gòu)包括角色設(shè)定、任務(wù)說(shuō)明和輸入輸出格式。

角色設(shè)定

在設(shè)計(jì)Prompt時(shí)，為AI設(shè)定一個(gè)角色可以幫助模型以更合適的方式回應(yīng)。例如，如果你希望模型提供教育建議，可以設(shè)定角色為“你是一名小學(xué)數(shù)學(xué)老師”。

任務(wù)說(shuō)明

清楚地說(shuō)明任務(wù)要求是Prompt設(shè)計(jì)的關(guān)鍵。明確需要完成的任務(wù)或回答的問(wèn)題，這包括具體的目標(biāo)、預(yù)期的結(jié)果和任何特定的限制條件。例如，“請(qǐng)制定一個(gè)針對(duì)小學(xué)生的數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)計(jì)劃。”

輸入輸出格式

輸入格式是指模型接收的原始數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)和形式。輸出格式是指模型生成結(jié)果的預(yù)期結(jié)構(gòu)和形式。確保輸入和輸出格式的清晰，可以減少模型的理解負(fù)擔(dān)，提高生成內(nèi)容的質(zhì)量。例如，“請(qǐng)按天輸出，每一天包含需要學(xué)習(xí)的內(nèi)容和相關(guān)練習(xí)題目?！?/p>

一個(gè)符合基本結(jié)構(gòu)的Promt為：

你是一名小學(xué)數(shù)學(xué)老師，請(qǐng)制定一個(gè)針對(duì)小學(xué)生的數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)計(jì)劃。請(qǐng)按天輸出，每一天包含需要學(xué)習(xí)的內(nèi)容和相關(guān)練習(xí)題目。

3、提升溝通效率的Prompt技巧

3.1 明確的目標(biāo)和任務(wù)

在設(shè)計(jì)一個(gè)有效的Prompt時(shí)，需要具體而清晰地闡明你的預(yù)期結(jié)果和要求。這包括明確Prompt的整體目標(biāo)和具體希望進(jìn)行的任務(wù)，例如生成文本、回答問(wèn)題、翻譯語(yǔ)言或進(jìn)行情感分析等。通過(guò)使用清晰、簡(jiǎn)潔和準(zhǔn)確的語(yǔ)言，有助于縮小模型的輸出范圍，減少誤解和生成不相關(guān)內(nèi)容的風(fēng)險(xiǎn)，從而提高生成內(nèi)容的質(zhì)量和相關(guān)性。

3.2 提供充足的上下文信息

上下文和背景信息可以幫助更好地理解如何創(chuàng)建高質(zhì)量的提示，引導(dǎo)生成型人工智能模型產(chǎn)生準(zhǔn)確、高效和有針對(duì)性的回應(yīng)。提供足夠的上下文信息可以減少模型的猜測(cè)，提高其生成的準(zhǔn)確性。例如，在詢問(wèn)某個(gè)特定問(wèn)題時(shí)，提供相關(guān)的背景信息可以幫助模型更好地理解問(wèn)題的核心。

3.3 設(shè)定清晰的衡量標(biāo)準(zhǔn)

一個(gè)優(yōu)秀的Prompt應(yīng)具實(shí)現(xiàn)任務(wù)目標(biāo)的詳細(xì)衡量標(biāo)準(zhǔn)或考評(píng)維度，提供清晰、全面、高效的評(píng)估，確保任務(wù)目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。明確的衡量標(biāo)準(zhǔn)可以幫助用戶評(píng)估模型的輸出質(zhì)量，并為后續(xù)的優(yōu)化提供依據(jù)。例如，在要求模型生成一篇文章時(shí)，可以設(shè)定字?jǐn)?shù)、主題、風(fēng)格等具體要求，以便后續(xù)評(píng)估其是否符合預(yù)期。

3.4 簡(jiǎn)潔直接的指令

Prompt應(yīng)避免不必要的背景信息和復(fù)雜措辭，明確指令、內(nèi)容精簡(jiǎn)、直達(dá)要點(diǎn)，明確任務(wù)要求以便模型能夠迅速聚焦任務(wù)，準(zhǔn)確生成內(nèi)容。簡(jiǎn)潔的指令不僅能提高模型的響應(yīng)速度，還能減少誤解的可能性，使得生成的內(nèi)容更為精準(zhǔn)。

3.5 避免歧義的用語(yǔ)

避免歧義指的是通過(guò)明確和詳細(xì)描述語(yǔ)句或提示內(nèi)容，以確保信息傳達(dá)清晰、準(zhǔn)確，并且能夠被準(zhǔn)確理解和執(zhí)行，特別是對(duì)于語(yǔ)言模型和人類之間的溝通。使用明確的詞匯和結(jié)構(gòu)可以有效減少模型在理解指令時(shí)的困惑，從而提高生成內(nèi)容的相關(guān)性。

3.6 分步驟和層次化指導(dǎo)

分步驟是指將一個(gè)復(fù)雜任務(wù)分解成多個(gè)簡(jiǎn)單且明確的步驟，每一個(gè)步驟都被清晰地表述。這種方法通過(guò)細(xì)化任務(wù)，減少?gòu)?fù)雜性，以確保每一環(huán)節(jié)都可以獨(dú)立理解和執(zhí)行。例如，在撰寫一份研究報(bào)告時(shí)，將任務(wù)分解為選擇主題、進(jìn)行文獻(xiàn)綜述、設(shè)計(jì)研究方法、數(shù)據(jù)收集與分析、撰寫報(bào)告等五個(gè)獨(dú)立的步驟，使得每一步都有明確的目標(biāo)和方法。

基本結(jié)構(gòu)的Prompt通過(guò)技巧優(yōu)化后：
作為一名小學(xué)數(shù)學(xué)老師，請(qǐng)為小學(xué)生制定一個(gè)詳細(xì)的數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)計(jì)劃。
任務(wù)說(shuō)明如下：
1、學(xué)習(xí)計(jì)劃按天輸出，每天包含以下內(nèi)容：
需要學(xué)習(xí)的知識(shí)點(diǎn)；
知識(shí)點(diǎn)的解釋和示例；
針對(duì)知識(shí)點(diǎn)的練習(xí)題（包括選擇題、填空題和簡(jiǎn)答題等）；
預(yù)估的學(xué)習(xí)時(shí)間；
2、請(qǐng)確保每天的學(xué)習(xí)內(nèi)容切合小學(xué)生的理解能力，并循序漸進(jìn)地遞增難度；
3、計(jì)劃涵蓋的范圍應(yīng)包括：加減法、乘除法、分?jǐn)?shù)和小數(shù)，以及簡(jiǎn)單的幾何知識(shí)；
請(qǐng)按照上述要求為整個(gè)數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)計(jì)劃提綱，并每日輸出內(nèi)容與練習(xí)題。

4、高級(jí)Prompt策略

4.1 樣本和示例的使用

在提示工程中，樣本是特定任務(wù)中用來(lái)指導(dǎo)和幫助模型理解任務(wù)要求的具體輸入輸出配對(duì)。樣本可以是one-shot或few-shot，并且在提示的上下文中常常用于提供明確的任務(wù)示例。通過(guò)提供樣本，模型可以更好地理解任務(wù)的目標(biāo)和預(yù)期的輸出格式，從而提高生成結(jié)果的準(zhǔn)確性和一致性。

4.2 提供參考文本

給模型提供可信的信息來(lái)編寫答案，或者引用參考文本編寫答案，避免胡亂回答。參考文本可以幫助模型更好地理解任務(wù)的背景和要求，從而生成更符合預(yù)期的內(nèi)容。例如，在要求模型撰寫一篇文章時(shí)，可以提供相關(guān)的文獻(xiàn)或資料作為參考，以確保模型能夠準(zhǔn)確把握文章的主題和論點(diǎn)。

4.3 將復(fù)雜任務(wù)拆分

將復(fù)雜任務(wù)分解成簡(jiǎn)單步驟，方便模型操作，提高準(zhǔn)確性。這種方法通過(guò)降低任務(wù)的復(fù)雜性，使得模型能夠更專注于每個(gè)小步驟的執(zhí)行，從而提高整體任務(wù)的完成質(zhì)量。例如，在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，可以將任務(wù)分解為數(shù)據(jù)清洗、特征提取、模型訓(xùn)練和結(jié)果評(píng)估等步驟，每個(gè)步驟都可以獨(dú)立進(jìn)行，確保每個(gè)環(huán)節(jié)都能得到充分的處理。

**4.**4 使用外部工具

使用基于嵌入的搜索來(lái)實(shí)現(xiàn)高效的知識(shí)檢索，利用外部信息作為其輸入的一部分，有助于模型生成更加明智和最新的回答。這種方法通過(guò)引入外部數(shù)據(jù)和知識(shí)，擴(kuò)展了模型的信息來(lái)源，使其能夠生成更全面和準(zhǔn)確的輸出。例如，在回答一個(gè)關(guān)于最新科技趨勢(shì)的問(wèn)題時(shí)，可以結(jié)合最新的研究論文和新聞報(bào)道來(lái)提供更詳細(xì)的信息。

上述prompt示例通過(guò)高級(jí)策略優(yōu)化后：
作為一名小學(xué)數(shù)學(xué)老師，請(qǐng)為小學(xué)生制定一個(gè)詳細(xì)的數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)計(jì)劃。

要求如下：
1、學(xué)習(xí)計(jì)劃按天輸出，每天包含以下內(nèi)容：
a. 需要學(xué)習(xí)的知識(shí)點(diǎn)；
b. 知識(shí)點(diǎn)的解釋和示例；
c. 針對(duì)知識(shí)點(diǎn)的練習(xí)題（包括選擇題、填空題和簡(jiǎn)答題等）；
d. 預(yù)估的學(xué)習(xí)時(shí)間；
2、確保每天的學(xué)習(xí)內(nèi)容切合小學(xué)生的理解能力，并循序漸進(jìn)地遞增難度；
3、計(jì)劃涵蓋的范圍應(yīng)包括：加減法、乘除法、分?jǐn)?shù)和小數(shù)，以及簡(jiǎn)單的幾何知識(shí)；
4、推薦一些適合小學(xué)生的學(xué)習(xí)工具或資源，例如互動(dòng)練習(xí)平臺(tái)等；
請(qǐng)按照上述要求為整個(gè)數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)計(jì)劃提綱，并每日輸出內(nèi)容與練習(xí)題。

以下為示例參考：

第一天：
1、知識(shí)點(diǎn)：
加法（如1+1, 2+3）
2、知識(shí)點(diǎn)解釋和示例：
加法就是將兩個(gè)或更多的數(shù)值相加，例如：1加1等于2。
3、練習(xí)題：
選擇題：1 + 2 = ？ A. 2 B. 3 C. 4
填空題：3 + __ = 5
簡(jiǎn)答題：請(qǐng)解釋為什么2 + 2 = 4, 并舉一個(gè)自己的例子。
4、預(yù)估學(xué)習(xí)時(shí)間：
30分鐘
5、學(xué)習(xí)工具和資源推薦：
https://zujuan.xkw.com/

請(qǐng)生成接下來(lái)的每日學(xué)習(xí)計(jì)劃內(nèi)容與練習(xí)題。

5、結(jié)語(yǔ)

Prompt工程是與大模型有效溝通的關(guān)鍵。通過(guò)精心設(shè)計(jì)Prompt，我們可以引導(dǎo)AI模型更好地理解我們的需求，并生成更準(zhǔn)確、更相關(guān)的輸出。希望這篇文章能幫助你掌握Prompt工程的藝術(shù)，解鎖AI的無(wú)限可能，并在實(shí)際應(yīng)用中不斷優(yōu)化和創(chuàng)新。

作者：晏姍
單位：中國(guó)移動(dòng)智慧家庭運(yùn)營(yíng)中心