【AI大模型】Prompt Engineering 基础知识与挑战

admin管理员组

文章数量:1666609

前言

Prompt Engineering，即提示工程，是一种新兴的技术领域，它主要研究如何设计有效的提示（Prompt）来引导用户生成特定的输出。随着自然语言处理技术的快速发展，特别是预训练语言模型（如 GPT-3）的崛起，Prompt Engineering 变得越来越重要。本文将介绍 Prompt Engineering 的一些基础知识，并分享一些思考。

什么是 Prompt Engineering？

Prompt Engineering 是指通过精心设计的提示来引导用户生成特定输出的一门技术。在自然语言处理领域，Prompt Engineering 通常用于指导语言模型生成符合特定要求的文本输出。例如，通过设计一个提示，我们可以让语言模型生成一段描述某个主题的文章，或者生成一个符合特定格式的对话回复。调整prompt是发挥AIGC模型输出的一项技术，好的prompt可以让一个LLM发挥到极致来帮助人类解决问题。

Prompt Engineering 的基本概念

1. 提示（Prompt）

提示是 Prompt Engineering 的核心概念，它通常是一个文本字符串，用于指导用户生成特定的输出。提示的设计需要考虑多个因素，包括提示的格式、内容、上下文等。

2. 语言模型（Language Model）

语言模型是一种自然语言处理技术，它能够根据给定的输入生成相应的文本输出。预训练语言模型（如 GPT-3）是目前最先进的技术之一，它通过大规模的预训练数据学习到了丰富的语言知识，能够生成高质量的自然语言文本。

3. 提示类型（Prompt Template）

1.问题式 2.陈述式 3.指令式 4.情感传入式

Prompt Engineering 的应用场景

使用prompt一些技巧

1.使用特殊符号分隔指令和问题 2.提供背景信息 3.提供实例 4.设定情景 5.按步骤进行提问 6.交互式提问

Prompt Engineering 可以应用于多种场景，包括但不限于

文本生成：通过设计提示，我们可以指导语言模型生成特定主题的文章、故事、对话等。 问答系统：通过设计提示，我们可以指导语言模型生成针对特定问题的答案。 机器翻译：通过设计提示，我们可以指导语言模型生成特定语言风格的翻译文本。 代码生成：通过设计提示，我们可以指导语言模型生成特定编程语言的代码片段。

Prompt Engineering 的挑战与思考

尽管 Prompt Engineering 在自然语言处理领域有着广泛的应用前景，但它也面临着一些挑战和问题，包括：

提示设计：如何设计有效的提示来引导用户生成特定的输出是一个具有挑战性的问题。提示的设计需要考虑多个因素，包括提示的格式、内容、上下文等。 数据质量：Prompt Engineering 的效果很大程度上取决于预训练语言模型的质量。如何获取高质量的预训练数据和提高语言模型的性能是一个重要的问题。 模型解释性：预训练语言模型通常是一个黑盒模型，很难解释其生成特定输出的原因。如何提高模型的解释性，以便更好地理解其工作原理和生成特定输出的原因是一个具有挑战性的问题。 大模型幻觉问题：根据提示会反应出一些并不存在的信息或事实。或者出现答非所问的内容。

Prompt Engineering 是一门新兴的技术领域，它通过设计有效的提示来引导用户生成特定的输出。随着自然语言处理技术的不断发展，Prompt Engineering 将在自然语言处理领域发挥越来越重要的作用。然而，Prompt Engineering 也面临着一些挑战和问题，需要进一步的研究和探索。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

😝有需要的小伙伴，可以点击下方链接免费领取或者V扫描下方二维码免费领取🆓

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

😝有需要的小伙伴，可以Vx扫描下方二维码免费领取==🆓

本文标签： 基础知识模型AIengineeringprompt