AI時代系列(2) 機器學習三部曲: 🔹 第二部：《深度學習 —— 神經網路的革命》
66/100 第七週：📌 語言模型與生成式 AI（BERT、GPT）🗣🔍
66.Prompt Engineering 與 In-Context Learning 🪄 給出提示，引出智慧！
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🎯 單元導讀：
在大型語言模型（如 GPT-3、GPT-4）中，有時你只需要「給一個好提示（Prompt）」，模型就能自動完成翻譯、寫詩、解題等任務，不必再經過完整微調。這正是Prompt Engineering 和 In-Context Learning（上下文學習） 的魔法。
本課將說明這兩種強大技巧的原理、差異與設計方法，教你如何「對模型說話」，讓它立即變聰明、理解你的意圖！
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🧠 一、什麼是 Prompt Engineering？
➤ 定義：
Prompt Engineering 是一種設計輸入提示（Prompt）的技巧，用以引導大型語言模型產生理想輸出，不改動模型參數，僅靠輸入控制行為。
📘 類比：
模型是一位萬能助理，Prompt 就是你給他的「指令 + 範例」。
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🔁 二、什麼是 In-Context Learning（上下文學習）？
➤ 定義：
模型在看到「範例 + 問題」組合後，直接從上下文中學會任務模式，在無需微調參數的情況下執行新任務。
📘 例子（情緒分類）：
Input:
Tweet: I love this movie! → Sentiment: Positive
Tweet: This is terrible. → Sentiment: Negative
Tweet: What a great day! → Sentiment:
✅ 模型會自動產出 Positive，即「在上下文中學會模式」。
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🧾 三、Prompt 類型總覽
(1). Zero-shot（零樣本學習）
不提供任何範例，直接使用自然語言描述任務並提問。
例子：Translate "hello" to French → Bonjour
(2). One-shot（單樣本學習）
提供一個範例讓模型參考，再讓它處理新問題。
例子：先輸入一題中英對照的翻譯，接著再請模型翻譯另一句。
(3). Few-shot（少樣本學習）
提供多個範例（通常 3～5 個）來建立上下文風格，讓模型更準確地模仿任務邏輯。
例子：展示幾組問答後，再問新的問題。
(4). Chain-of-Thought（思路鏈引導）
在 prompt 中加入「推理步驟」的格式，引導模型逐步思考，特別適用於數學、邏輯等複雜任務。
例子：「第一步… 第二步… 最後得到答案：○○○」
(5). Instruction Prompt（任務指令提示）
用清晰自然語言指示模型應執行的任務，讓它知道要做什麼。
例子：「請將下列文字翻譯為英文。……」
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🎯 四、Prompt 設計技巧
在設計 Prompt 時，掌握幾個關鍵技巧能大幅提升模型回應的準確性與品質。首先，要明確描述任務內容，避免使用模糊或含糊不清的語句，直接說出「你希望模型做什麼」才是關鍵。
其次，可透過語句控制回應風格與語氣，例如加上「請用小學生能懂的方式解釋」或「請用正式語氣說明」，引導模型產生符合語境的回答。
在 few-shot 設計中，選擇具代表性的範例尤其重要，能幫助模型抓住任務邏輯與語用模式。為了讓模型更清楚理解結構，也建議加入格式標記如冒號、換行或標籤，明確區分輸入與輸出內容。此外，透過多輪互動提示（如回饋與再生成），可以讓模型在回應後根據需求自行優化與調整，達到更精煉的最終結果。這些技巧結合使用，能有效提升 Prompt 的控制力與應用靈活度。
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🧪 五、Prompt Engineering vs 微調（Fine-tuning）
在應用大型語言模型時，Prompt Engineering 與 微調（Fine-tuning） 是兩種常見的方法，各有優缺點。Prompt Engineering 幾乎不需要額外成本，只需撰寫良好的指令即可快速切換任務，彈性高、適合大模型應用（如 GPT-3、GPT-4），但回應品質容易受到提示設計影響，穩定性相對較低。
而微調則需準備大量資料並使用 GPU 訓練，成本高、彈性低，通常針對單一任務優化模型參數，但在效果上較穩定、準確性高。總體而言，Prompt Engineering 適合快速測試與廣泛應用，微調則適用於資源充足、需長期部署的專用任務場景。
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📊 六、應用實例
任務 Prompt 設計範例
翻譯 Translate the following sentence to Spanish: ...
情感分析 Text: "This phone is great!" → Sentiment: Positive
對話生成 You are a helpful assistant. Q: ... A: ...
資料抽取（NER） Extract all person names from this sentence: ...
小學數學解題 Let’s think step by step: 3 + 5 × 2 = ?
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📚 七、小結與學習啟示：
✅ Prompt Engineering 是與大型語言模型互動的核心能力
✅ In-Context Learning 讓模型「看到範例就會學」，不再需要訓練
✅ 結合提示設計、Chain-of-Thought、格式規劃，可極大提升模型表現
✅ 是 ChatGPT、Copilot、Bard 等系統背後的實戰武器
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💬 問題挑戰與思考：
💡 1. 你認為 Prompt Engineering 最難的地方在哪？如何測試提示效果？
最難的地方在於：
• 如何用「自然語言」清楚且具約束力地描述任務，讓模型準確理解並執行。
• 設計出的提示可能在不同上下文、不同模型設定下出現不穩定的結果。
測試方式：
• 多組輸入樣本進行 A/B 測試，觀察輸出是否準確、語氣一致。
• 調整提示語氣、格式、順序，逐步優化。
• 可加入**「反饋迴圈」**，讓使用者或模型自己評估並修正回應。
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💡 2. 如果你是設計 AI 考題助手，會選擇微調還是 Prompt？為什麼？
• 若需快速部署、彈性高、跨領域（國文、英文、數學）支援，會選擇Prompt Engineering，因為：
o 不需重新訓練模型，成本低。
o 可快速調整題型或語氣風格。
• 若明確聚焦於單一考試體系（如國中會考英文題型），可考慮微調，讓模型熟悉固定格式與語言規則，提升穩定性與正確率。
✅ 理想方案：
先用 Prompt 打樣與測試，穩定後再進行小規模微調以提升精度。
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💡 3. 如何讓 ChatGPT 更準確地執行某個特定任務？你會怎麼設計提示？
設計提示的關鍵技巧包括：
• 明確指出任務目標：「請將以下資料轉為 Excel 表格格式」
• 加入角色設定：「你是一位專業國文老師，請分析下列古文句義」
• 提供範例（Few-shot）：先示範幾組輸入與輸出，讓模型模仿格式與邏輯
• 使用格式標記與分段：如「問題：……」、「請輸出：……」
• 加入約束條件：「請用 100 字以內作答」、「請用條列式回答」
✅ 小技巧：引導模型先「思考步驟」再回答（Chain-of-Thought），可提升任務的邏輯性與正確率。
