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临海做 网站,万网 填写网站备案信息,网站tag聚合怎么做,wordpress strip_tags utf8提示工程是设计与大模型交互的核心技能#xff0c;特别是Chain-of-Thought(CoT)技术通过引导模型展示推理过程#xff0c;能显著降低对标注数据的依赖。无需微调#xff0c;即可通过零样本/少样本提示让基座模型表现出接近微调模型的性能。文章系统介绍了提示工程流程#…提示工程是设计与大模型交互的核心技能特别是Chain-of-Thought(CoT)技术通过引导模型展示推理过程能显著降低对标注数据的依赖。无需微调即可通过零样本/少样本提示让基座模型表现出接近微调模型的性能。文章系统介绍了提示工程流程任务分析、提示设计模式选择、迭代评估和工具集成以及角色扮演、格式约束等高级技巧帮助开发者将人类思维模式翻译成模型可执行的指令实现经济高效、透明可解释的大模型应用。前排提示文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦开展提示工程Prompt Engineering是一项核心技能其本质是设计与模型的交互方式以最有效地激发出模型在预训练阶段获得的知识和推理能力。以下我将系统性地阐述如何开展提示工程并重点讲解如何通过类似Chain-of-Thought (CoT) 的设计来降低对标注数据的依赖。一、核心思想从“下达指令”到“引导思维”CoT 通过显式要求模型生成中间推理步骤激活了模型中与逻辑推理相关的潜在表示这本质上是一种引导式搜索让模型从“直接生成答案”转变为“生成推导路径”从而绕过表面样式匹配进入更深层的语义空间。传统的提示是给模型一个指令如“翻译这句话”而高级的提示工程是为模型搭建一个思维框架引导它模仿人类解决问题时的内在认知过程。为什么这能降低对标注数据的依赖无需微调你不需要用成千上万个问题推理链答案的标注数据对模型进行微调SFT。零样本/少样本学习通过巧妙的提示可以直接让拥有千亿参数的基座模型Base Model在“零样本”Zero-Shot或“少样本”Few-Shot的情况下表现出接近甚至经过微调模型的性能。二、开展提示工程的系统化流程这是一个可循环迭代的流程而非一次性的步骤。1.任务分析与分解Task Analysis Decomposition目标彻底理解你要模型解决的任务的本质。方法将复杂任务分解为更小的子任务Sub-tasks。例如“解答数学应用题”可以分解为“理解问题”、“提取变量”、“列出公式”、“分步计算”、“整合答案”。识别任务中的潜在陷阱和歧义点如视频中的“首字母” vs “未字母”陷阱。2.提示设计模式选择Prompt Design Pattern Selection根据任务复杂度从初级到高级选择合适的设计模式a. 零样本提示Zero-Shot Prompting形式直接给出指令。“请问中国的首都是哪里”适用简单、常见、定义明确的任务。b. 少样本提示Few-Shot Prompting形式提供几个输入-输出的示例Examples让模型从中学习模式。输入“天空的颜色是” 输出“蓝色。”输入“草地的颜色是” 输出“绿色。”输入“云的颜色是” 输出“适用任务有特定格式或风格要求如情感分类、实体识别。c. 思维链提示Chain-of-Thought Prompting形式在少样本示例中不仅给出答案更展示得出答案的推理步骤。这是激发推理潜能的关键。问题小明有5个苹果他吃了2个又买了3个现在有几个推理小明一开始有5个。吃了2个所以剩下5-23个。又买了3个所以现在有336个。答案6问题我有3个苹果爸爸比我多2个我们一共有多少个推理零样本CoT甚至可以不提供示例直接使用魔法指令如视频中所提“请逐步推理以下问题我有3个苹果爸爸比我多2个我们一共有多少个”“Lets think step by step.”d. 自我一致性提示Self-Consistency Prompting形式高级技巧。结合CoT让模型生成多条不同的推理路径和答案然后从中选择最一致的答案多数投票。实现通过调整生成参数如num_return_sequencestemperature 0来采样多个输出。适用复杂、开放或多解的问题能显著提升准确率。3.迭代与评估Iteration Evaluation构建测试集准备一个包含标准答案的多样化测试集20-50个典型例子。评估指标不仅评估最终答案的正确率也评估推理过程的逻辑性。迭代优化如果模型直接跳向错误答案 → 在提示中加强“逐步思考”的指令。如果推理步骤混乱 → 在少样本示例中提供更清晰、更规范的推理范例。如果结果不一致 → 引入自我一致性Self-Consistency方法。4.工具集成与自动化Tool Integration Automation将最终验证有效的提示模板化、参数化。利用LangChain、LlamaIndex等框架构建可重复使用的提示工作流。建立提示版本管理系统追踪不同提示的效果。三、高级技巧与最佳实践角色扮演Role Playing让模型扮演某个领域的专家如“你是一位杰出的数学家”能有效激活模型内部相关的知识库。格式约束Formatting Constraints要求模型以特定格式如JSON、XML、Markdown表格输出便于后续程序解析提升输出稳定性。示例“请以JSON格式输出包含reasoning和answer两个字段。”分步交互Multi-Turn Interaction对于极其复杂的任务不要期望一次提示就得到完美答案。设计多轮对话让用户或系统可以逐步提供反馈和约束引导模型深入思考。负面提示Negative Prompting明确告诉模型“不要做什么”可以有效避免常见错误。示例“请确保你的推理是基于逻辑的而不是凭记忆中的样式匹配。”四、一个完整的CoT提示工程示例任务解决数学应用题初始失败提示零样本“问题我有3个苹果爸爸比我多2个我们一共有多少个请直接给出答案。”模型可能因样式匹配直接回答5优化后的CoT提示少样本请解决以下数学问题并遵循以下格式逐步推理。最后给出最终答案。示例问题小明有5个苹果他吃了2个又买了3个现在有几个推理小明一开始有5个。吃了2个所以剩下5-23个。又买了3个所以现在有336个。答案6现在请解决问题我有3个苹果爸爸比我多2个我们一共有多少个推理*模型现在更可能生成首先我的苹果数是3个。爸爸比我多2个所以爸爸有325个。我们一共有358个。答案8*进一步优化加入自我一致性用temperature0.7和num_return_sequences5的参数让上述提示生成5个推理过程和答案。统计发现4个答案输出是81个是5。选择最终答案8。总结开展提示工程尤其是CoT类提示的设计是一个将人类的问题解决思维模式“翻译”成模型能理解和执行的指令的过程。其强大之处在于经济高效极大降低了对昂贵标注数据和计算密集型微调的依赖。透明可解释模型的推理过程得以展现便于调试和信任。激发潜能它不是“教”模型新知识而是“引导”模型更好地运用其已有知识。要掌握它必须深入理解你的模型它的优势和弱点和你的任务并秉持实验和迭代的精神。基于Self-Consistency推理的、可直接使用的提示词样本案例这些案例覆盖了数学、逻辑、常识和创意等多个领域并展示了如何设计提示词来最大化激发模型的推理潜能。核心提示词设计原则在阅读案例前请先理解两个核心设计原则强制逐步推理 (Force Step-by-Step Reasoning)使用类似“让我们一步步思考”、“首先...其次...最后...”、“推导过程”等指令明确要求模型展示其思维过程而不是直接给出答案。分离推理与答案 (Separate Reasoning from Answer)要求模型在最后以明确的格式如“### 最终答案”给出答案这便于程序自动从大量文本中提取和统计答案。样本案例集案例一数学应用题经典问题一个房间里有一些长凳。如果每条长凳坐4个学生就有3个学生没地方坐。如果每条长凳坐5个学生就会空出2条长凳。请问一共有多少个学生提示词 (Prompt):请解决以下数学问题。请确保逐步展示你的推理过程并在最后以“### 最终答案”的格式框出最终答案。问题一个房间里有一些长凳。如果每条长凳坐4个学生就有3个学生没地方坐。如果每条长凳坐5个学生就会空出2条长凳。请问一共有多少个学生推理过程让我们一步步思考。*(模型会开始生成推理路径如“设长凳数量为b学生数量为s。第一种情况4b 3 s。第二种情况5(b-2) s…”)*案例二逻辑推理谁说了谎问题甲、乙、丙三人中有一个说了谎。甲说“乙在说谎。”乙说“丙在说谎。”丙说“甲和乙都在说谎。”请问谁说了谎提示词 (Prompt):你是一个逻辑推理专家。请分析以下问题一步步地列出所有可能性并找出唯一符合逻辑的结论。你的最终答案应该是一个名字。问题 甲、乙、丙三人中有一个说了谎。 甲说“乙在说谎。” 乙说“丙在说谎。” 丙说“甲和乙都在说谎。”逐步推理(模型可能会生成“假设甲说谎…那么乙就说真话…丙也说真话但丙的陈述与乙的陈述矛盾…因此假设不成立。再假设乙说谎…”案例三常识与物理推理问题如果把一个冰块放进一杯刚烧开的热水里冰是融化得更快还是更慢为什么提示词 (Prompt):请用物理学原理逐步解释以下现象。你的推理应基于热传导和对流等概念。在最后请总结你的答案。问题如果把一个冰块放进一杯刚烧开的热水里冰是融化得更快还是更慢为什么分步解释 1.(模型可能会生成“1. 热水的温度远高于冰的熔点。2. 高温差会导致剧烈的热对流… 3. 这种对流加速了热量传递到冰表面的过程… 4. 因此冰会融化得更快。”案例四创意生成与评估产品设计问题为经常出差的人设计一个创新的行李箱功能。提示词 (Prompt):请扮演一个产品设计师。你的任务是为新行李箱构思功能。请遵循以下步骤1. 分析目标用户经常出差者的核心痛点。2. 基于每个痛点 brainstorm 1-2个解决方案。3. 从这些方案中选择一个你认为最创新、最可行的。4. 简要描述这个功能及其如何解决问题。请开始你的构思过程(这个提示词引导模型进行“结构化”的创意推理而不是天马行空。通过生成多个方案并选择模拟了Self-Consistency中的“多路径生成与选择”过程案例五复杂规划项目计划问题我要组织一个为期一天的线上会议有来自北美、欧洲和亚洲的5位演讲者。我应该考虑哪些关键因素来安排会议时间提示词 (Prompt):你是一个经验丰富的项目经理。请为上述问题提供一个全面的计划。请按优先级列出关键考虑因素并为每个因素提供你的推理和解决方案建议。请按以下结构组织你的回答**关键因素 1:** [因素名称]*推理* [为什么这个因素重要]*建议* [如何处理]**关键因素 2:** [因素名称]*推理* [为什么这个因素重要]*建议* [如何处理]… (以此类推)最终请给出一个你认为最合理的会议时间窗口建议。(这个提示词通过强制要求一个清晰的结构引导模型进行多维度、深度的思考每一条都是一个独立的“推理路径”最终的综合建议就是“一致性答案”)如何将这些提示词用于Self-Consistency技术批量生成将上述任何一个提示词输入到模型如GPT-4中多次例如5-10次。每次通过调整temperature温度参数或使用不同的随机种子让模型生成多样化的推理路径和初步答案。例如在API调用中设置n5, temperature0.7提取答案使用简单的规则如正则表达式匹配### 最终答案(.*)或关键字从每一次的生成结果中提取出最终的答案如“95个学生”、“乙在说谎”、“融化得更快”。多数投票统计所有被提取出的答案选择出现次数最多的那个作为最终答案。例如5次生成中有4次得出“95个学生”1次得出“35个学生”则最终答案确定为“95个学生”。总结一个万能提示词模板你可以用这个模板来构建几乎所有问题的提示词请解决以下问题。请确保逐步推理清晰地展示你的思考过程。在最后请以“### 最终答案”的格式单独一行给出你的最终答案。问题[在这里插入你的问题]让我们一步步思考这个模板简单却极其强大它明确指令模型分离“推理”和“答案”是实施Self-Consistency技术的完美起点。先进产业物理人工智能产业智能官AI-CPS加入知识星球“产业智能研究院”产业OT技术自动化机器人工艺精益和新一代IT技术云计算物联网区块链大数据人工智能深度融合在场景中构建“状态感知-实时认知-自主决策-精准执行-学习提升”的物理人工智能Physical AI实现产业转型升级、DT驱动业务、价值创新创造的产业互联生态链。物理人工智能Physical AI作为第四次工业革命的核心驱动力将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量并创造新的强大引擎重构设计、生产、物流、服务等经济活动各环节形成从宏观到微观各领域的智能化新需求催生新技术、新产品、新产业、新业态和新模式引发经济结构重大变革深刻改变人类生产生活方式和思维模式实现社会生产力的整体跃升。产业智能化技术分支用来的今天从业者必须了解如何将**物理人工智能Physical AI**全面渗入整个公司、产品、业务等商业场景中利用物理人工智能Physical AI形成数字化、网络化和智能化力量实现行业的重新布局、企业的重新构建和焕然新生。CSDN独家福利最后感谢每一个认真阅读我文章的人礼尚往来总是要有的下面资料虽然不是什么很值钱的东西如果你用得到的话可以直接拿走