大型語言模型(LLM)的Prompt指引及優化原則

閱讀時間約 4 分鐘

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

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

基礎框架PREP

  1. Prompt 是什麼?
    • 問題或指令,用於引導 LLM 完成特定任務。
  2. Role 的作用是什麼?
    • 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?
    • 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?
    • 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。


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
    • 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
    • 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
    • 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
    • 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?
    • ❌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?
    • ✅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?
    • 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。
大家好 👋 這是一個小白工程師的學習日札📓 在因爲AI出現而快速變化的環境中 希望一起向前邁進!
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