LLM优化词工程
Prompt Enginneering关键原则：编写清晰、具体指令 和 给予模型充足的思考时间。
设计原则及使用技巧
原则一：编写清晰、具体的指令。
清晰的表达需求，提供充足上下文，使语言模型能够准确理解我们意图。基于此原则衍生出的技巧
[*]使用分隔符清晰地表示输入地不同部分。
提示词注入：用户输入的文本可能包含与你预设的Prompt相冲突的内容，如果不加分割，这些输入就可能注入并操纵语言模型，轻则导致模型产生毫无关联的不正确的输出，严重的话可能造成应用的安全风险。
[*]寻求结构化的输出
要求LLM返回JSON或者其它结构化的输出并于处理。
[*]要求模型检查是否满足条件
如果任务包含不一定能满足的假设（条件），我们可以告诉模型先检查这些假设，如果不满足，则会指出并停止执行后续的完整流程。您还可以考虑可能出现的边缘情况及模型的应对，以避免意外的结果或 错误发生。
[*]提供少量示例
"Few-shot" prompting（少样本提示），即在要求模型执行实际任务之前，给模型提供一两个参考样例，让模型了解我们的要求和期望的输出样式。
原则二：给模型时间去思考
在设计Prompt时，给予语言模型充足的推理时间非常重要。语言模型和人类一样，需要时间来思考并解决复杂问题。 应通过Prompt引导语言模型进行深入思考。可以要求其先列出对问题的各种看法，说明推理依据，然后再得出最终结论。在 Prompt 中添加逐步推理的要求，能让语言模型投入更多时间逻辑思维，输出结果也将更可靠准确。
技巧：
[*]指定完成任务所需的步骤。
[*]指导模型在下结论之前找打一个自己的解法
在 Prompt 中先要求语言模型自己尝试解决这个问题，思考出自己的解法，然后再与提 供的解答进行对比，判断正确性。这种先让语言模型自主思考的方式，能帮助它更深入理解问题，做出 更准确的判断。
来源：程序园用户自行投稿发布，如果侵权，请联系站长删除
免责声明：如果侵犯了您的权益，请联系站长，我们会及时删除侵权内容，谢谢合作！ 鼓励转贴优秀软件安全工具和文档！ 谢谢楼主提供！ 这个好，看起来很实用 懂技术并乐意极积无私分享的人越来越少。珍惜 感谢分享 感谢分享 热心回复！ 收藏一下 不知道什么时候能用到 分享、互助 让互联网精神温暖你我 不错，里面软件多更新就更好了 这个好，看起来很实用 东西不错很实用谢谢分享 这个好，看起来很实用 不错，里面软件多更新就更好了 谢谢分享，辛苦了 懂技术并乐意极积无私分享的人越来越少。珍惜 谢谢分享，试用一下 这个好，看起来很实用 鼓励转贴优秀软件安全工具和文档！
页:
[1]
2