隨著大型語言模型的快速發展，Prompt Engineering 已成為提升模型表現的核心技術。OpenAI 日前推出了 GPT-4.1 Prompting Guide，為開發者提供全面的提示詞改善策略，幫助充分利用 GPT-4.1 在編碼、指令遵循和長上下文處理上的進步。本文將深入探討 Prompt Engineering 的基礎、GPT-4.1 Prompting Guide 的重點技巧，以及這些技巧是否適用於其他大型語言模型，助您快速掌握這項技術。
什麼是 Prompt Engineering？
Prompt Engineering 的核心概念
Prompt Engineering 是設計和改善輸入提示（Prompt）的過程，用於與大型語言模型有效溝通，確保輸出準確、相關且一致。透過精心設計的提示，開發者能引導模型行為，最大化其在特定任務上的表現。Prompt Engineering 的關鍵要素包括：- 清晰性：使用精確語言避免歧義。例如，相較於「告訴我這篇文章的內容」，更有效的提示是「用 3 個項目符號總結這篇文章的主要論點」。
- 上下文：提供背景或範例以設定期望，例如使用 few-shot prompting 提供輸入/輸出範例。
- 結構化：採用逐步指令、模板（Template）或 Chain-of-Thought （CoT）提示，提升模型推理能力。
- 迭代改善：根據模型輸出測試和調整提示，確保一致性和準確性。
- 任務特定技巧：針對編碼、翻譯或創意寫作等任務量身定制提示，例如在編碼任務中指定輸入/輸出格式或包含錯誤處理指令。
一個簡單的例子能說明 Prompt Engineering 的威力：
- 基本提示：「寫一首詩。」
- 改善提示：「寫一首 4 行關於秋天的詩，使用生動意象，採用押韻，帶有憂鬱的基調。」
改善後的提示不僅明確，還能引導模型生成更符合預期的結果。
GPT-4.1 Prompting Guide 的重點技巧
GPT-4.1 Prompting Guide 針對 GPT-4.1 模型家族（包括 GPT-4.1、GPT-4.1 mini 和 GPT-4.1 nano）提供詳細的提示工程策略，尤其在軟體工程基準 SWE-bench Verified 上達到 54.6% 的成績，該指南不僅為開發者提供了實用的提示設計方法，還強調如何利用 GPT-4.1 的特性來提升應用程式效能。以下是其重點內容：
1. 字面指令遵循（Literal Instruction Following）
GPT-4.1 與前代模型不同，它更傾向於字面遵循指令，而不是自由推斷用戶意圖。這使得模型高度可操控，但也要求提示必須清晰且具體。如果模型行為與預期不符，通常只需一句明確的指令就能矯正。例如，對於編碼任務，提示應明確指定輸出格式。
2. 核心提示原則
指南強調以下三個核心原則：
- 明確指令：避免模糊語言，確保提示清楚表達需求。例如，「撰寫一篇 500 字的法律文章」比「寫一篇關於法律的文章」更有效。
- 提供範例：透過 few-shot prompting 提供輸入/輸出範例，幫助模型理解任務結構。例如，在翻譯任務中，提供 2-3 個範例翻譯能顯著提升輸出質量。
- 逐步指導：對於複雜任務，使用 CoT 提示引導模型逐步推理。例如，「逐步解決這個數學問題，並解釋每一步」能提升推理任務的準確性。
3. 建議的工作流程
為了開發和調試提示，指南建議以下工作流程：
- 建立「回應規則」或「指令」部分：提供高層次指導，例如「所有回應必須以 Markdown 格式呈現」。
- 加入特定行為細節：例如「範例短語」部分，定義模型應使用的語氣或風格。
- 有序步驟：對於需要多步驟的任務，提供明確的步驟清單。
- 檢查衝突或模糊指令：GPT-4.1 在指令衝突時優先遵循較後的指令，因此需確保提示一致。
4. 代理任務（Agentic Workflows）
GPT-4.1 在代理任務中表現出色，尤其在軟體工程領域。指南建議在提示中加入持續性提醒（persistent reminders）、工具使用指令和計劃提示。例如，明確要求模型「在解決問題前，先列出計劃步驟」。這對於需要自主決策的應用（如自動化程式碼修復）尤為重要。
5. 長上下文處理
GPT-4.1 擁有 100 萬 token 的上下文窗口，能處理大型文件或程式碼庫。然而，隨著檢索項目的增加，效能可能下降。因此，提示應引導模型優先處理相關資訊，例如「僅總結文件中與 AI 相關的部分」。
6. 工具使用與輸出格式
指南建議使用 OpenAI API 的 tools 參數，而不是手動描述工具，並推薦使用 Markdown 或 XML 格式（而非 JSON）來穩定結構化輸出。
7. 迭代實驗
由於大型語言模型的非確定性，指南建議建立評估框架，透過多次測試和調整提示來確保穩定結果。這包括記錄模型輸出、分析失敗案例並針對性改善提示。
GPT-4.1 Prompting Guide 的技巧是否適用於其他大型語言模型？
雖然 GPT-4.1 Prompting Guide 是為 OpenAI 的模型量身打造，但其核心原則多為通用的 Prompt Engineering ，因此適用於其他大型語言模型：
1. 通用原則的適用性
- 清晰性與具體性：無論是哪種大型語言模型，清晰的提示都能減少誤解。例如，提示「用 3 個項目符號總結文章，字數控制在 100 字以內」適用於任何大型語言模型。
- 結構化提示：逐步指令、範例和模板能幫助所有模型生成一致輸出。例如，為編碼任務提供「輸入/輸出格式」能穩定大型語言模型的表現。
- Few-Shot Prompting：提供範例對大型語言模型同樣有效，尤其在複雜任務中。
- CoT 提示：要求非推理型的大型語言模型逐步推理較為有效。例如，「逐步解釋這個邏輯問題的解決方案」能提升非推理型模型的表現。
- 迭代測試：測試和調整提示是改善任何大型語言模型的通用方法。
- 結構化輸出：雖然 GPT-4.1 偏好 XML，其他大型語言模型也能透過明確指令生成 JSON 或表格等格式。
2. 限制與挑戰
- 模型行為差異：不同大型語言模型的特性仍然有些差異，提示詞需針對模型特性微調。
- 上下文窗口：不同大型語言模型的上下文窗口也不相同，輸入過程需考量各模型的上下文容量並調整提示詞。
- 工具差異： API tools 參數的工具整合方法不同，需參考不同大型語言模型的各自文件。
Prompt Engineering 是提升大型語言模型效能的關鍵技術，而 GPT-4.1 Prompting Guide 為開發者提供了實用的策略，幫助他們充分利用 GPT-4.1 的強大功能。從字面指令遵循到長上下文處理，這些技巧不僅適用於 GPT-4.1，也能透過適當調整應用於其他大型語言模型。對於希望掌握 AI 技術的開發者來說，學習和應用 Prompt Engineering 不僅是技術需求，更是打造 AI 各式專案的競爭優勢！
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