大型語言模型(LLM)的Prompt指引及優化原則

大型語言模型(LLM) 是一種人工智慧(AI) 程式，「Prompt」就是引導LLM完成任務的指令，就像是LLM的Google Map，告訴它該往哪裡去，如何前往才能順利完成任務！所以在GPT開始流行的時，各種職業的提示詞也層出不窮(例如：https://reurl.cc/yLWd7q)，讓我們來了解prompt的實際原理吧～

Prompt在工作流程中，擔任什麼角色？

我繪製了一個LLM簡易的流程圖，提供參考：

Prompt Flow

這張圖表達了以下訊息：

在用戶提出問題後，後台接收到訊息，經過嵌入模型及向量轉換等過程，再由串接的資料庫中檢索相關信息。通過「Prompt的指引及規範」，最終讓LLM能更精確地生成內容並回覆給用戶。

prompt的角色就像是指導老師，好的老師指引正確的方向，將提高成效及加速成長。

^{P.S.當然，LLM除了最新的GPT4o也可以抽換成，其他大型語言模型（ex:Google的Gemini、Claude 3等)，各大品牌都有各自的優勢。}

該如何開始寫prompt？

首先，我們先了解基礎框架邏輯PREP：

基礎框架PREP

1. Prompt 是什麼？
2. • 問題或指令，用於引導 LLM 完成特定任務。
2. Role 的作用是什麼？
3. • 設定模型的角色，幫助 LLM 更好地理解上下文和預期回答。
3. Explicit 的重要性？
4. • 明確指出具體需求和期望結果，確保模型生成的回答符合要求。
4. Parameters 是什麼？
5. • 具體的參數和條件，用於進一步細化 prompt，確保模型產生精確的回答。

了解PREP框架後，我們就可以開始撰寫引導LLM提供最佳回應的Prompt，這將顯著提升回答質量，使LLM能更好地完成任務！

【🔔中場休息｜快問快答】

1.為什麼要學會使用prompt？

可以讓模型更精準回答你的問題。

2. 可以使用多個 prompt 來提問嗎？

✅可以。使用多個 prompt 可以幫助模型更好地理解問題。

3. Prompt寫得越長越好嗎？

❌不一定，但過長或過短都可能影響模型的理解，建議僅保留必要的內容。

如何讓prompt撰寫的更好？

加強說明背景、角色描述和呈現風格，並考慮目標受眾（TA）等因素，進行更深度的說明，請記住，描述並不是越多越好。可以進行A/B測試，移除部分關鍵字詞來測試LLM的回答方向是否更加精確，或者看看是否因過多限制，反而減少了創造空間。通過這些調整，可以優化Prompt，提高LLM的回應質量。

加強背景說明

提供足夠的上下文信息，包括歷史事件、當前事件、科技發展、社會問題、文化背景和經濟情況等，幫助LLM理解問題的背景和意圖。

角色描述

角色描述通常包括以下幾個方面：

• 角色名稱：簡要說明角色的身份或職稱。
• 角色背景：描述角色的來歷、經歷、性格等。
• 角色目標：說明角色在特定情境下的目標或目的。
• 角色技能：列舉角色具備的技能和能力。
• 角色限制：說明角色的局限性或無法做的事情。
• 角色語氣：描述角色的說話風格和態度。
• 角色外貌：描述角色的體貌特徵。

這些元素能夠幫助LLM在給出回應時更具針對性和一致性。

呈現風格

根據目標受眾調整語言和格式，例如正式、非正式、幽默、嚴肅、情感、客觀、主觀、故事性、學術性、商業性等，使Prompt更具吸引力和可讀性。

目標受眾（TA）

考慮目標受眾的特點，包括他們的年齡、知識水平、興趣和閱讀習慣，例如專業人士、青少年、老年人、創業者等，這有助於確保Prompt能夠吸引並有效地與受眾互動。

Alizée Baudez on Unsplash

人人都可以是Prmopt專家？

GPT-4的發表使得圖像和影片的視覺化生成愈發精彩。你知道嗎？Prompt竟然可以販售！在AI快速發展的時代，改變瞬息萬變，我們必須不斷學習，才能跟上這些變化。

以下提供幾個Prompt相關的參考網站：

1. Prompt Engineering Guide
2. • 提供Prompt撰寫的最佳實踐、案例和技巧，幫助用戶提升Prompt的質量。
2. AI Dungeon
3. • 這是一個互動式故事平台，用戶可以通過Prompt引導AI生成故事，適合用來練習Prompt撰寫。
3. PromptBase
4. • 一個市場平台，用戶可以購買和出售高質量的Prompt，從中學習和借鑒。
4. Learn Prompting
5. • 網站提供有關Prompt撰寫的教學資源和實例，幫助用戶掌握Prompt撰寫技巧。

【🔔晚間休息｜快問快答】

1. Prompt可以包含多個問題嗎？
2. • ❌建議一次只問一個問題，這樣模型能更集中地給出準確的回答。
2. 如何確保Prompt的回答更具創造性？
3. • ✅留有一些自由空間，不要過度限制，讓模型有發揮創意的餘地。
3. 如何使用特定撰寫格式？
4. • 可以直接寫明「參考範例：」提供數字/項目符號等完整範例，LLM將會遵照該規範進行文字清整。