【独家探微】探寻大语言模型潜能！26 条核心提示词原则微观解析
在人工智能和自然语言处理领域，大语言模型（LLMs）如GPT-4和LLaMA系列已经展现出令人瞩目的能力。然而，如何充分发挥这些模型的潜力，一直是研究者和实践者关注的焦点。最近，一篇题为《Principled Instructions Are All You Need for Questioning LLaMA-1/2, GPT-3.5/4》的论文引起了广泛关注。这篇论文提出了26条提示词原则，旨在提高与大语言模型交互的效果。今天，让我们深入探讨这些原则，看看它们如何改变我们与AI对话的方式。
提示工程：解锁AI潜能的钥匙
提示工程是一门新兴的技术，它关注如何通过精心设计的输入（提示）来引导大语言模型产生所需的输出。这篇论文的研究者们发现，通过应用特定的提示原则，可以显著提高模型输出的质量和准确性。
26条原则：全面提升AI交互体验
这26条原则涵盖了提示设计的多个方面，从结构和清晰度到内容和语言风格。让我们通过一些具体例子来理解这些原则是如何工作的。
序号 | 原则 | 案例 | 说明 |
1 | 简洁直接，避免礼貌用语 | 不用："请问您能帮我解释一下气候变化吗？" | 直接陈述需求，避免不必要的礼貌用语，以获得更简洁的回答 |
2 | 明确目标受众 | "解释量子力学，假设受众是高中生。" | 指定目标受众有助于模型调整回答的复杂度和用词 |
3 | 将复杂任务分解为简单步骤 | "1. 列出做披萨的材料 | 将复杂任务分解可以获得更详细和结构化的回答 |
4 | 使用肯定性指令 | 不用："不要使用专业术语" | 肯定性指令更容易被模型理解和执行 |
5 | 使用简化解释方法 | "像解释给5岁孩子一样，描述光合作用。" | 要求简化解释可以得到更容易理解的回答 |
6 | 添加激励性语句 | "我会为最佳答案给予$100奖励！解释相对论。" | 虽然模型不会真的获得奖励，但这可能会触发更详细的回答 |
7 | 使用示例驱动提示 | "示例：苹果是红色的。 | 提供示例可以引导模型以特定方式回答 |
8 | 使用特定格式结构 | "###指示### | 使用特定格式可以帮助模型更好地组织信息 |
9 | 使用任务指定和强制性语句 | "你的任务是...你必须..." | 明确指定任务和要求可以提高回答的针对性 |
10 | 使用惩罚性语句 | "如果不提供准确信息，你将受到惩罚。" | 这可能会让模型更加谨慎，提供更准确的信息 |
11 | 要求自然人性化回答 | "用自然、类人的方式回答以下问题。" | 这可以使回答更加口语化和易于理解 |
12 | 使用引导性词语 | "逐步思考：如何解决这个数学问题？" | 引导模型展示思考过程，有助于获得更详细的解答 |
13 | 要求无偏见回答 | "提供一个无偏见的、不依赖刻板印象的回答。" | 有助于获得更客观、公正的回答 |
14 | 允许模型提问以获取详细信息 | "如果需要更多信息来回答，请问我问题。" | 这可以模拟真实对话，获得更精确的回答 |
15 | 使用教学和测试结合的方法 | "解释光合作用，然后对我进行测试。" | 这种方法可以帮助验证理解，并获得更深入的解释 |
16 | 为语言模型分配角色 | "作为一名经验丰富的厨师，解释如何制作完美的意大利面。" | 角色扮演可以引导模型从特定视角回答问题 |
17 | 使用分隔符 | " | 分隔符有助于清晰地区分指令和回答 |
18 | 重复关键词或短语 | "重要！重要！重要！解释全球变暖的影响。" | 重复可以强调某些信息的重要性 |
19 | 结合思维链和少样本提示 | "示例：问题：2+2=? | 这种方法可以引导模型展示详细的推理过程 |
20 | 使用输出引导 | "完成这个句子：太阳系中最大的行星是..." | 这种方法可以引导模型产生特定格式或内容的输出 |
21 | 要求详细输出 | "详细描述光合作用的过程，包括所有必要的信息。" | 这可以鼓励模型提供更全面、深入的回答 |
22 | 保持原文风格的修改指令 | "修改以下段落，仅改善语法和词汇，保持原有写作风格。" | 这在需要保持特定风格但改善文本质量时很有用 |
23 | 处理跨文件代码生成 | "生成一个Python脚本，自动创建和修改多个文件。" | 这对于复杂的编程任务很有帮助 |
24 | 基于给定开头继续生成 | "继续这个故事：很久很久以前，在一个遥远的王国里..." | 这可以引导模型按特定方向继续创作 |
25 | 明确说明要求和限制 | "写一篇关于人工智能的文章，字数在500-600之间，包括利弊分析。" | 明确的要求可以帮助获得更符合预期的输出 |
26 | 模仿给定样本的语言风格 | "使用与以下段落相似的语言风格写一篇关于月球的短文：[插入样本文本]" | 这可以帮助生成特定风格或语气的文本 |
这些原则涵盖了提示工程的多个方面，从结构和清晰度到内容和语言风格。通过灵活运用这些原则，用户可以更有效地与大型语言模型互动，获得更高质量、更符合预期的输出。值得注意的是，这些原则并非固定不变的规则，而是应根据具体任务和需求进行调整和组合。在实践中，你可能会发现某些原则在特定情况下特别有效，而在其他情况下可能不太适用。因此，建议在使用这些原则时保持灵活性，并通过不断实验来找出最适合你特定需求的提示方法。
简洁是力量
第一条原则强调了简洁的重要性。在与AI交互时，我们往往会不自觉地加入一些礼貌用语，比如"请"、"谢谢"等。然而，研究发现，直接了当的指令往往能够获得更好的结果。
例如，与其说"请您能否解释一下量子力学的基本原理？谢谢！"，不如直接说"解释量子力学的基本原理。"这种方式不仅节省了字数，还能让模型更专注于核心任务。
角色扮演：释放AI的创造力
给AI分配一个特定的角色可以极大地增强其输出的相关性和深度。这就是第16条原则的精髓。
想象你需要了解19世纪维多利亚时代的社会习俗。你可以这样提问："作为一位19世纪的英国贵族，描述一次典型的晚宴。"这样的提示会引导模型从一个特定的视角出发，提供更加丰富和符合历史背景的描述。
思维链：透视AI的决策过程
第19条原则提到了结合思维链（Chain of Thought）和少样本提示的方法。这种方法不仅能够提高模型输出的质量，还能让我们窥见AI的"思考"过程。
例如，当解决一个复杂的数学问题时，你可以这样引导模型：
"问题：一个水池有两个入水口和一个出水口。第一个入水口每小时能注入30立方米的水，第二个每小时能注入40立方米的水，出水口每小时排出35立方米的水。如果水池初始是空的，需要多长时间才能装满2100立方米的水？
思考步骤：
计算每小时净增加的水量
用总容量除以每小时净增加量
现在，请按照这些步骤解决问题，并展示你的计算过程。"
这种方法不仅能够得到正确的答案，还能帮助我们理解模型是如何得出这个答案的。
原则的分类：系统化的提示策略
为了更好地理解和应用这些原则，研究者们将它们分为五大类：
-
提示结构和清晰度
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具体性和信息
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用户交互和参与
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内容和语言风格
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复杂任务和编码提示
这种分类不仅帮助我们更好地理解每条原则的目的，还为不同场景下的提示设计提供了指导。
研究团队在多个大语言模型上测试了这些原则的效果，包括LLaMA-1/2的不同版本（7B, 13B, 70B）以及GPT-3.5和GPT-4。结果令人振奋：所有原则都在不同规模的模型上带来了显著改善。
特别值得注意的是，这些原则在大型模型（如GPT-4）上的效果最为显著，平均提升了57.7%的输出质量和36.4%的准确性。这一发现不仅证实了这些原则的有效性，还暗示了大型模型可能具有更强的指令跟随能力。
为了系统地评估这些原则的效果，研究团队开发了ATLAS基准测试。这个基准包含了针对每个原则的多个问题，为提示工程研究提供了一个标准化的测试平台。
ATLAS基准的创建不仅有助于验证当前研究的结果，还为未来的提示工程研究提供了一个valuable工具。研究者们可以使用这个基准来比较不同提示策略的效果，推动这个领域的进一步发展。
这些原则不仅适用于研究环境，在日常与AI交互中也能派上用场。无论你是在使用AI辅助写作、编程，还是进行创意探索，运用这些原则都能帮助你获得更好的结果。
例如，当你需要AI帮助解释一个复杂的科学概念时，你可以结合多个原则：
“作为一位熟练的科普作家（原则16：角色分配），用简单的语言（原则5：简化解释）解释黑洞的概念。首先定义黑洞，然后描述它们的形成过程，最后讨论它们对宇宙的影响。每个部分不要超过3句话（原则25：明确说明要求和限制）。”
这样的提示不仅明确了你的需求，还给了AI一个清晰的结构来组织信息，很可能会得到一个简洁、易懂且信息丰富的解释。
通过精心设计的提示，我们能够更好地引导AI，使其产生更高质量、更符合我们需求的输出。这不仅提高了AI应用的效率，还为AI在更多领域的应用开辟了新的可能性。
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