随着大语言模型（如GPT4）的发展，如何通过合理设计提示词（prompt）来获得更好的结果变得尤为重要。本文分析了如何编写提示词提升语言模型性能的六大策略，并通过实例详细说明了关键观点。 1. 写清晰的指示 核心理念 明确且详细的指示可以大大提升模型输出的准确性。详细的指示可以减少模型对用户意图的猜测，从而提高回答的相关性。 具体战术 • 包括详细信息：在查询中提供尽可能多的细节。例如，与其问“如何在Excel中加法？”，不如问“如何在Excel中将一行美元金额自动加总到名为‘总计’的列中？” • 指定角色：让模型在回答时扮演特定角色，比如“请以心理医生的身份提供建议”。 • 使用分隔符：使用三重引号、XML标签等来分隔输入的不同部分，以便模型更好地理解上下文。 示例 较差的提示： “如何在Excel中加法？” 更好的提示： “如何在Excel中将一行美元金额自动加总到名为‘总计’的列中？” 这种明确而详细的指示可以显著提升输出的相关性和准确性。 2. 提供参考文本 核心理念 通过提供参考文本，可以减少模型生成虚假或不准确信息的概率。尤其是在涉及专业或具体知识时，参考文本能帮助模型生成更可靠的回答。 具体战术 • 使用参考文本回答：明确要求模型依据提供的文本进行回答。 • 引用参考文本：在回答中标明引用的具体段落，确保答案的来源清晰。 示例 提示： “根据以下文档回答问题，并引用文档中的内容：‘insert document here’。问题：‘第二次世界大战的主要原因是什么？’” 提供参考文本可以确保回答的准确性和权威性，避免模型凭空捏造信息。 3. 将复杂任务分解为简单子任务 核心理念 复杂任务容易出错，通过将其拆解为多个简单任务，可以降低错误率并提高任务完成的效率。 具体战术 • 意图分类：首先分类用户查询，确定最相关的指示。 • 总结或过滤对话：在长对话中，动态选择与当前查询最相关的部分。 • 逐步总结长文档：逐步总结文档各部分内容，最终生成全文摘要。 示例 提示： “步骤1：请将以下段落分别概括为一句话。‘insert text here’。步骤2：将各段落的概括合并为一个段落，生成全文摘要。” 通过逐步完成各个子任务，可以降低任务的复杂性，提高回答的准确性。 4. 给模型思考的时间 核心理念 明确要求模型在回答前进行推理，可以减少错误率，尤其是在处理复杂推理问题时。 具体战术 • 推理先行：要求模型在得出结论前，先自行推导答案。例如，在验证学生的解题答案时，可以让模型先自行解题，然后再与学生的解答进行比较。 • 隐藏推理过程：通过内在独白或一系列查询隐藏模型的推理过程，只展示最终答案。 示例 提示： “首先请独立解决以下数学问题，然后再与学生的答案进行比较。问题：‘insert problem statement’。学生的答案：‘insert student solution’。” 这种方法可以确保模型在评估答案时具备独立思考和推理的能力，从而提高准确性。 5. 使用外部工具 核心理念 通过结合外部工具，可以弥补模型在某些任务上的不足，例如使用代码执行引擎进行准确的计算。 具体战术 • 高效知识检索：使用嵌入式搜索实现高效知识检索，动态查找与当前查询相关的信息。 • 执行代码或调用API：指示模型编写并执行代码，以获得准确的计算结果，或调用外部API以获取最新信息。 示例 提示： “编写并执行Python代码，求解以下多项式的所有实数根：3*x5 - 5*x4 - 3*x3 - 7*x - 10。” 这种方法能够提高任务的完成效率和准确性，尤其是在需要精确计算或调用外部API时。 6. 系统化测试变更 核心理念 通过系统化测试评估提示词的改进效果，确保变更带来正面影响。 具体战术 • 参考金标准答案：建立明确的评价标准，逐条检查输出是否符合预期。 • 跟踪重叠类型：记录候选答案与标准答案的重叠类型，并检查是否存在矛盾。 示例 提示： “检查以下回答是否包含指定信息，并引用回答中的具体段落。信息1：‘尼尔·阿姆斯特朗是第一个登上月球的人。’信息2：‘尼尔·阿姆斯特朗首次登上月球的日期是1969年7月21日。’” 通过系统化的评估，可以量化提示词优化的效果，从而持续改进模型性能。 总结： 以上六种策略提供了全面的指导，帮助用户在与大语言模型交互时获得更好的结果。通过写清晰的指示、提供参考文本、将复杂任务分解为简单子任务、给模型思考的时间、使用外部工具以及系统化测试变更，用户可以显著提升模型输出的准确性和相关性。这些方法不仅适用于现有的语言模型，也为未来更先进的模型提供了重要的参考和指导。 |
