**解锁LLM潜能的26条黄金准则：释放人工智能语言模型的全部力量
2023-12-31 09:21:51
提升LLM性能的黄金法则
前言
人工智能语言模型 (LLM) 正在迅速改变我们与技术互动的方式。从生成引人入胜的内容到回答复杂的问题，这些模型为各种行业开辟了无数可能性。然而，为了充分利用 LLM 的强大功能，提示工程至关重要。遵循正确的提示工程实践可以显著提高 LLM 的性能， menghasilkan结果 yang lebih akurat、relevan、dan bermanfaat。
优化 LLM 提示的黄金法则
编写有效提示的艺术是一种平衡行为，既要提供足够的信息，又要避免限制模型的创造力。以下 26 条黄金法则将指导您编写高质量的提示，从而释放 LLM 的全部潜力：
1. 提供明确的背景
LLM 需要了解任务的背景才能产生有意义的输出。提供具体的背景信息，包括相关事实、事件和概念。
2. 使用行业术语
使用准确的行业术语和技术细节确保 LLM 理解您所要表达的内容。避免使用模棱两可或含糊不清的语言。
3. 控制提示长度
保持提示长度适中，足以提供必要的背景，但又不会分散模型的注意力或压倒模型。
4. 组织结构清晰
将提示组织成逻辑段落和章节，以增强可读性和理解。使用标题和副标题来创建结构。
5. 利用条件陈述
使用“如果”、“那么”等条件陈述来指导 LLM 根据特定条件生成输出。这有助于模型专注于相关信息。
6. 提供示例和例子
通过提供相关示例和例子，帮助 LLM 理解任务的要求。这为模型提供了具体参考，可以从中学习。
7. 指定输出类型
明确说明您期望 LLM 生成的输出类型，例如文章、摘要、代码或数据表。这指导模型专注于适当的输出格式。
8. 限制输出长度
指定输出的最大字数或字符数，以避免冗长和不必要的细节。
9. 使用否定提示
通过提供您不希望 LLM 包含的内容来指导其输出。这有助于避免不准确或不相关的信息。
10. 设定语调和风格
指定您希望 LLM 采用的语调和风格，例如正式、非正式或幽默。这确保了输出与您的预期相符。
11. 使用修饰词和副词
添加修饰词和副词，以进一步细化 LLM 的输出，例如“非常”、“强烈”或“几乎”。
12. 校对和编辑
在提交提示之前，仔细校对和编辑以消除错误和不一致之处。一个写得好的提示可以极大地提高 LLM 的准确性。
13. 寻求反馈并迭代
向 LLM 提供反馈并根据其输出进行迭代，不断完善您的提示。重复这个过程可以显着提高结果的质量。
14. 使用提示工程工具
利用提示工程工具，例如 OpenAI Codex 或 Playground，以获得提示优化建议。这些工具可以帮助您编写更有效和高效的提示。
15. 探索不同的提示风格
尝试不同的提示风格，例如自然语言、代码或结构化数据，以找到最适合特定任务的风格。
16. 了解 LLM 的局限性
了解 LLM 的局限性并相应地调整您的提示。不要期望模型能够做到它做不到的事情。
17. 寻求专家指导
如有必要，请寻求有经验的提示工程师或人工智能专家的指导。他们可以提供有价值的见解和建议。
18. 保持耐心并坚持
提示工程需要时间和耐心。持续实践和优化将带来更好的结果。
19. 关注质量而非数量
专注于编写高质量的提示，而不是数量。一个精心制作的提示比多个平庸的提示更有效。
20. 避免过度提示
提供足够的信息，但避免提供过多的信息，因为这可能会限制 LLM 的创造力。
21. 使用动词和行为
使用动词和行为来激活 LLM 并促进更有意义的输出。
22. 避免重复
避免在提示中重复信息或概念。保持简洁和集中。
23. 使用否定否定
使用否定否定（例如，“不要生成有害内容”）来指导 LLM 避免生成不受欢迎的输出。
24. 考虑不同观点
在编写提示时，考虑不同的观点和视角。这确保了您的提示具有包容性和全面性。
25. 保持开放的心态
保持开放的心态，愿意尝试新的提示技术和方法。创新是进步的引擎。
结论
遵循这些黄金法则，您可以显著提升 LLM 的性能，释放其全部潜力。提示工程是一个持续学习和迭代的过程。通过坚持不懈和开放的思维，您可以掌握提示工程的艺术，并为您的 AI 驱动的应用程序解锁新的可能性。
常见问题解答
1. 如何避免 LLM 产生有害或有偏见的内容？
使用否定提示并促进包容性和多元化以避免有害或有偏见的内容。
2. 我应该多长时间为 LLM 提供反馈？
定期提供反馈，以帮助 LLM 学习和改进其输出。
3. 有没有一种万能的提示风格适合所有任务？
没有一刀切的提示风格。尝试不同的风格以找到最适合您的特定任务。
4. 如何衡量提示的有效性？
根据 LLM 输出的准确性、相关性和信息量来衡量提示的有效性。
5. 提示工程可以用于哪些应用？
提示工程可用于广泛的应用程序，包括内容生成、问答、代码生成和数据分析。
