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在不断发展的人工智能领域，出现了一门新学科：快速工程。这个新兴领域专注于提示的开发和优化，这是利用语言模型 （LM） 的力量进行各种应用和研究主题的关键组成部分。凭借对大型语言模型（LLM）的功能和局限性的敏锐理解，那些擅长快速工程的人能够更有效地利用这些AI工具。
研究人员越来越多地转向快速工程，以提高LLM处理传统和复杂任务的熟练程度，例如问答和算术推理。同时，开发人员正在使用相同的技能来设计强大而高效的提示技术，促进与LLM和其他技术工具的更好接口。
什么是提示工程？
提示工程是指为 AI 模型设计和优化提示或输入以生成所需输出的做法。目标是通过控制提示的特异性和上下文来实现 AI 模型的所需输出。
然而，提示工程不仅仅是提示的设计和开发。它结合了各种各样的技能和方法，在使用LLM时被证明是无价的。对于那些希望有效地与LLM交互，构建和理解LLM功能的人来说，这是一项至关重要的技能。此外，可以采用快速工程来提高LLM的安全性，甚至可以创新新功能，例如使用领域知识增强LLM并将其与外部工具集成。
AI 输出的有效性会受到提示质量的极大影响。结构良好的提示清晰、简洁且具体，为 AI 模型提供生成高质量响应所需的所有信息。相反，结构不佳的提示通常是模糊、模棱两可或不完整的，可能导致 AI 模型生成不相关或质量差的响应。
构造良好的 AI 提示为语言模型提供生成高质量响应所需的所有信息。以下是一些示例：
写一首关于失去的爱情的诗。
将这句话从英语翻译成西班牙语。
编写一个代码，打印从 1 到 10 的数字。
在引号之间总结此文本，将您的回答限制在 300 字以内。
相反，构造不佳的 AI 提示是模糊、模棱两可或不完整的。它可能无法为模型提供足够的信息来生成响应，或者可能导致模型产生不相关的响应[1]。
以下是一些示例：
写点东西。
给我讲个故事。
翻译这个。
编写一个程序。
提示中精度的重要性
提示的描述性越强，结果越好。但请记住避免不必要的细节。试验和迭代是优化提示的关键。
过于聪明或含糊不清会导致不准确的反应。在与 AI 的沟通中要直接而清晰。与其指示模型不做什么，不如指定它应该做什么。这鼓励了特异性，并导致更准确的反应[1]。
AI 提示工程有几个最佳实践，包括：
使 AI 提示具体化：说明应详细说明您希望模型执行的任务。提示的描述性越强，结果越好。例如，如果您希望AI仅从文本中提取动物，则提示可以是：“从以下文本中提取动物的名称。
使您的 AI 提示精确：过于聪明或含糊不清会导致不准确的反应。在与 AI 的沟通中要直接而清晰。如果你想对通用人工智能（AGI）有一个简洁的解释，最好更清楚地知道你想要多少句子和什么风格来回答。
避免询问不该做什么的提示：与其指示模型不该做什么，不如指定它应该做什么。这鼓励了特异性，并导致更准确的反应[1]。
提示技巧
虽然基本示例很有趣，但在本节中，我们将介绍更高级的提示工程技术，这些技术使我们能够完成更复杂和有趣的任务。
重要的是要注意，这些只是对一些现有技术的一般描述。每种技术的具体实现和有效性可能因任务和所使用的特定语言模型而异。
零镜头提示
零镜头提示是指为模型分配任务而不针对该特定任务的任何特定示例或训练的技术。该模型使用其预训练知识来生成最佳响应。此技术对于一次性任务或特定训练数据不可用时非常有用。
少镜头提示
在少数镜头提示中，在要求模型执行任务之前，会给出一些所需任务的示例。这些示例可作为指南，帮助模型理解任务并生成适当的响应。少数镜头提示可用于提高模型在特定任务上的性能。
思维链提示
思维链提示涉及一系列相关提示，这些提示指导模型完成复杂任务。每个提示都建立在前面的提示之上，引导模型达到所需的输出。此技术对于需要多步骤推理或解决问题的任务很有用。
自洽性
自洽技术涉及要求模型验证其自身的输出。模型生成响应，然后询问有关该响应的问题。这可用于检查模型输出中的错误或不一致。
生成知识提示
生成知识提示涉及要求模型根据其预训练知识生成新信息或想法。这种技术可用于创造性任务或需要新想法或观点时。
自动提示工程
自动提示工程涉及使用算法或其他自动过程来生成或优化提示。对于大规模或复杂的任务，这可能是一种节省时间的技术。
主动提示
主动提示是一种模型积极参与提示创建过程的技术。该模型生成初步响应，然后用于创建新提示。对于迭代任务或所需输出未明确定义时，这可能是一种有用的技术。
定向刺激提示
定向刺激提示涉及通过使用精心选择的提示将模型的输出引导到特定方向。这可用于在模型输出中实现特定的样式或内容目标。
反应
ReAct是一种技术，要求模型对给定的情况或信息做出反应或响应。这可用于从模型中生成情感或深思熟虑的响应。
多式联运CoT
多模态思维链 （CoT） 涉及在提示过程中使用多种模态（如文本、图像和音频）。这可以增强模型对复杂或多模式任务的理解和性能。
图形提示
图形提示涉及使用基于图形的方法生成提示。该图表示不同概念或信息片段之间的关系，并要求模型基于该图生成响应。此技术可用于涉及复杂关系或系统的任务。
快速工程的应用
快速工程可用于各种应用，包括：
生成创意内容，例如诗歌、故事和脚本
翻译语言
回答问题
编写不同类型的内容，例如博客文章、文章和报告
生成代码
解决数学问题
创作艺术或图像
产生新想法 [1]
结语
随着人工智能的不断发展并越来越融入我们的生活，有效的快速工程将成为一项越来越有价值的技能。
作为一个新兴领域，每天都在发现新技术和用例。就我个人而言，我仍在探索和关注来自许多来源的信息，以更全面地了解提示工程的当前状态。
研究人员越来越多地转向快速工程，以提高LLM处理传统和复杂任务的熟练程度，例如问答和算术推理。同时，开发人员正在使用相同的技能来设计强大而高效的提示技术，促进与LLM和其他技术工具的更好接口。
什么是提示工程？
提示工程是指为 AI 模型设计和优化提示或输入以生成所需输出的做法。目标是通过控制提示的特异性和上下文来实现 AI 模型的所需输出。
然而，提示工程不仅仅是提示的设计和开发。它结合了各种各样的技能和方法，在使用LLM时被证明是无价的。对于那些希望有效地与LLM交互，构建和理解LLM功能的人来说，这是一项至关重要的技能。此外，可以采用快速工程来提高LLM的安全性，甚至可以创新新功能，例如使用领域知识增强LLM并将其与外部工具集成。
AI 输出的有效性会受到提示质量的极大影响。结构良好的提示清晰、简洁且具体，为 AI 模型提供生成高质量响应所需的所有信息。相反，结构不佳的提示通常是模糊、模棱两可或不完整的，可能导致 AI 模型生成不相关或质量差的响应。
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写一首关于失去的爱情的诗。
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相反，构造不佳的 AI 提示是模糊、模棱两可或不完整的。它可能无法为模型提供足够的信息来生成响应，或者可能导致模型产生不相关的响应[1]。
以下是一些示例：
写点东西。
给我讲个故事。
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提示中精度的重要性
提示的描述性越强，结果越好。但请记住避免不必要的细节。试验和迭代是优化提示的关键。
过于聪明或含糊不清会导致不准确的反应。在与 AI 的沟通中要直接而清晰。与其指示模型不做什么，不如指定它应该做什么。这鼓励了特异性，并导致更准确的反应[1]。
AI 提示工程有几个最佳实践，包括：
使 AI 提示具体化：说明应详细说明您希望模型执行的任务。提示的描述性越强，结果越好。例如，如果您希望AI仅从文本中提取动物，则提示可以是：“从以下文本中提取动物的名称。
使您的 AI 提示精确：过于聪明或含糊不清会导致不准确的反应。在与 AI 的沟通中要直接而清晰。如果你想对通用人工智能（AGI）有一个简洁的解释，最好更清楚地知道你想要多少句子和什么风格来回答。
避免询问不该做什么的提示：与其指示模型不该做什么，不如指定它应该做什么。这鼓励了特异性，并导致更准确的反应[1]。
提示技巧
虽然基本示例很有趣，但在本节中，我们将介绍更高级的提示工程技术，这些技术使我们能够完成更复杂和有趣的任务。
重要的是要注意，这些只是对一些现有技术的一般描述。每种技术的具体实现和有效性可能因任务和所使用的特定语言模型而异。
零镜头提示
零镜头提示是指为模型分配任务而不针对该特定任务的任何特定示例或训练的技术。该模型使用其预训练知识来生成最佳响应。此技术对于一次性任务或特定训练数据不可用时非常有用。
少镜头提示
在少数镜头提示中，在要求模型执行任务之前，会给出一些所需任务的示例。这些示例可作为指南，帮助模型理解任务并生成适当的响应。少数镜头提示可用于提高模型在特定任务上的性能。
思维链提示
思维链提示涉及一系列相关提示，这些提示指导模型完成复杂任务。每个提示都建立在前面的提示之上，引导模型达到所需的输出。此技术对于需要多步骤推理或解决问题的任务很有用。
自洽性
自洽技术涉及要求模型验证其自身的输出。模型生成响应，然后询问有关该响应的问题。这可用于检查模型输出中的错误或不一致。
生成知识提示
生成知识提示涉及要求模型根据其预训练知识生成新信息或想法。这种技术可用于创造性任务或需要新想法或观点时。
自动提示工程
自动提示工程涉及使用算法或其他自动过程来生成或优化提示。对于大规模或复杂的任务，这可能是一种节省时间的技术。
主动提示
主动提示是一种模型积极参与提示创建过程的技术。该模型生成初步响应，然后用于创建新提示。对于迭代任务或所需输出未明确定义时，这可能是一种有用的技术。
定向刺激提示
定向刺激提示涉及通过使用精心选择的提示将模型的输出引导到特定方向。这可用于在模型输出中实现特定的样式或内容目标。
反应
ReAct是一种技术，要求模型对给定的情况或信息做出反应或响应。这可用于从模型中生成情感或深思熟虑的响应。
多式联运CoT
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图形提示
图形提示涉及使用基于图形的方法生成提示。该图表示不同概念或信息片段之间的关系，并要求模型基于该图生成响应。此技术可用于涉及复杂关系或系统的任务。
快速工程的应用
快速工程可用于各种应用，包括：
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回答问题
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结语
随着人工智能的不断发展并越来越融入我们的生活，有效的快速工程将成为一项越来越有价值的技能。
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