Prompt工程 - 工程简介

概述

传统的自然语言处理研究遵循“预训练-微调-预测”范式，即先在大规模语料库上作预训练，然后在下游任务上微调，最后在微调后的模型上进行预测。随着语言模型在规模和能力上的显著提升，一种新的范式——**“预训练-提示预测”**应运而生，即在预训练模型的基础上，通过精心设计Prompt 引导大模型直接适应下游任务，而无需进行繁琐微调，如图所示。

定义

Prompt 是指用于指导生成式人工智能模型执行特定任务的输入指令，这些指令通常以自然语言文本的形式出现。Prompt 工程（Prompt Engineering），又称提示工程，是指设计和优化用于与生成式人工智能模型交互的Prompt 的过程。

通过Prompt 工程的优化，原始Prompt 被改写为更加全面、规范的形式。优化后的Prompt 能够显著提升模型生成回答的质量。

经过良好设计的Prompt 通常由任务说明、上下文、问题、输出格式四个基本元素组成：

任务说明
- 向模型明确提出具体的任务要求。任务说明应当清晰、直接，并尽可能详细地描述期望模型完成的任务。
上下文
- 向模型提供的任务相关背景信息，用以增强其对任务的理解以及提供解决任务的思路。上下文可以包括特定的知识前提、目标受众的背景、相关任务的示例，或任何有助于模型更好地理解任务的信息。
问题
- 向模型描述用户的具体问题或需要处理的信息。
输出格式
- 期望模型给出的回答的展示形式。这包括输出的格式，以及任何特定的细节要求，如简洁性或详细程度。

Prompt 的四个基本元素——任务说明、上下文、问题和输出格式，对于大语言模型生成的效果具有显著影响。

Prompt 分词向量化

在Prompt 进入大模型之前，需要将它拆分成一个Token 的序列，其中Token 是承载语义的最小单元，标识具体某个词，并且每个Token 由Token ID 唯一标识。将文本转化为Token 的过程称之为分词（Tokenization）。

本文将以BBPE（Byte-Level Byte Pair Encoding）算法为例，阐述其分词过程。BBPE算法的流程主要包括以下四个步骤：

初始化词表：将所有字符按照其底层编码拆分为若干字节，并将这些单字节编码作为初始词表的Token。
统计词频：统计词表中所有Token 对（即相邻Token 的组合）的出现频率。在初始阶段，Token 对即为相邻字节的组合。
合并高频Token对：选择出现频率最高的Token 对，将其合并成一个新的Token 并加入词表。
迭代合并：重复步骤2 和步骤3，不断迭代合并，直至达到预设的词表大小或达到指定的合并次数。

编码阶段（分词）：

将输入文本按字符切分。
贪心地从词汇表中匹配最长可能的子词。
无法匹配的字符逐字节处理（BPE通常基于字节，因此能处理任何Unicode字符）。

备注：长尾词汇：“长尾”（Long Tail）是一个统计学和经济学中的概念，用来描述在某些分布中，大量不常见（低频）的个体虽然单个影响力小，但总体数量庞大，累积起来的影响力或价值可能超过少数高频个体。

在完成分词之后，这些Token 随后会经过模型的嵌入矩阵（Embedding Matrix）处理，转化为固定大小的表征向量。这些向量序列被直接输入到模型中，供模型理解和处理。

Prompt 工程的意义

Prompt 工程提供了一种高效且灵活的途径来执行自然语言处理任务。它允许我们无需对模型进行微调，便能有效地完成既定任务，避免微调带来的巨大开销。通过精心设计的Prompt，能够激发大型语言模型的内在潜力，使其在垂域任务、数据增强、智能代理等多个领域发挥出卓越的性能。

垂域任务
- 应用Prompt 工程来引导大语言模型完成垂直领域任务，可以避免针对每个任务进行特定微调。
数据增强
- 应用Prompt 工程通过大语言模型来进行数据增强，不仅能够提升现有数据集的质量，还能够生成新的高质量数据。
智能代理
- 应用Prompt 工程可以将大语言模型构建为智能代理（Intelligent Agent，IA），能够感知环境、自主采取行动以实现目标，并通过学习或获取知识来提高其性能。