基础知识
什么是提示学习（Prompt Engineering）
提示学习是一种通过向大型语言模型（如GPT-3、GPT-4）提供清晰明确的提示（Prompt），以期望获得特定输出的技术。提示可以理解为指令或问题，模型基于这些提示来产生回应或完成任务。这种方法使得模型在不需要完全重新训练的情况下，通过输入设计引导模型行为，解决不同的任务。
提示学习的重要性
提示学习使得用户能利用预训练的大模型执行广泛的NLP任务，而无需大量标注数据或复杂的微调。通过简单地改变提示内容，用户可以有效地重新定义模型的任务。例如，通过给模型输入不同的问题形式，可以实现从文本生成、翻译到信息提取等任务的切换。这种灵活性在低数据资源或无样本场景中尤为重要，使得大模型能够快速适应新任务，提升其实际应用的可能性。
提示学习的应用场景
提示学习在NLP中的应用十分广泛，包括但不限于以下几类：
- 文本生成：通过提示引导模型生成富有创造力的文本，如文章、故事等。
- 问题回答：使用明确的提问提示来获取针对性的回答，如基于给定背景内容回答具体问题。
- 分类与信息提取：通过精心设计的提示，可以让模型基于输入文本提取特定信息或进行分类。
Prompt的基本类型
提示可以分为硬提示（Hard Prompt）和软提示（Soft Prompt）两类：
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硬提示（Hard Prompt）
硬提示是指人类手动设计的、基于自然语言的提示。这些提示的优点是直观、易懂，可以直接以自然语言的形式输入给模型。但由于模型对提示的敏感性不同，如何精心选择合适的语言和表达方式尤为重要。 -
软提示（Soft Prompt）
软提示是一种将提示学习向量化的方式，通过向量来代表提示内容，并将其融入到模型输入中。这种方法通常结合训练过程，可以通过优化提示向量来提高模型在特定任务上的表现。
提示优化方法
1. 提示重写（Prompt Rewriting）
提示优化的一种直接方式是重写提示内容，尝试不同的表达方式和措辞，寻找能够让模型输出更准确或更符合需求的版本。例如，改变提示中的关键动词、调整语序、提供更详细的背景信息等，都会对模型的表现产生影响。通过反复实验和对比不同的提示设计，可以有效提高模型对提示的响应质量。
2. 提示调优（Prompt Tuning）
提示调优是一种参数高效的优化技术，通过将提示向量化并作为参数进行微调来提升模型性能。提示调优可以被视为在模型中嵌入提示的向量表示，而不是简单的文本提示。这个方法常用于高效地适应特定任务，而不需要调整整个模型。提示调优的优势在于它比标准微调更轻量，所需计算资源更少，却能够取得显著的效果提升。
- 软提示（Soft Prompt）：软提示通过将提示转化为嵌入向量直接输入给模型，这些嵌入向量通过训练来优化，从而在不同的任务上达到更高的效果。与传统的文本提示不同，软提示并不是直接以自然语言输入，而是将提示的语义信息融入到神经网络的参数中。
3. 链式提示（Chain-of-Thought Prompting）
链式提示是将任务分解为一系列逻辑步骤，以更清晰的引导帮助模型逐步推理。通过提示设计者引导模型逐步完成任务，每一步都给出明确的方向，从而使得模型能够更好地理解复杂任务的推理过程。例如，在回答复杂的数学题时，可以首先提示模型分解问题，然后逐步回答每个子问题。这种方法有助于提升模型在需要多步推理时的正确率。
高效提示学习策略
高效提示学习策略旨在通过最少的示例或零示例情况下实现高质量的模型输出。这些方法在提示设计中通过精心设计示例和上下文，尽可能高效地引导大模型完成任务。以下是详细的高效提示学习策略内容：
1. 少样本学习（Few-Shot Learning）
少样本学习是提示学习中非常重要的方法之一。它通过在提示中提供一到几个示例，帮助大模型了解任务模式。对于大型语言模型，如GPT-3，通过提供几组类似的任务示例，模型可以识别出任务要求的模式并进行推断。少样本提示学习在训练数据稀少的场景中尤其有效，因为它无需完全重训练模型，而是通过提供高质量的示例让模型学会任务。
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例子：假设任务是对句子进行情感分析。一个少样本提示可以是：
例子1："我很开心。" -> 情感：正面 例子2："我感到失望。" -> 情感：负面 新的输入："今天的天气真糟糕。" -> 情感：？在这个提示中，前两个示例让模型理解任务目标，并帮助其生成新的句子的情感分析结果。
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少样本学习的优化：为了提高少样本提示的效果，提供的示例要多样化，覆盖尽可能多的输入类型和边界情况。这样可以让模型更好地适应复杂的场景，生成高质量的输出。
2. 零样本学习（Zero-Shot Learning）
零样本学习是在没有明确示例的情况下，依靠精心设计的提示直接引导模型完成任务。该方法对于处理之前从未见过的任务尤其有用，大型预训练模型可以根据上下文推断任务要求，并尝试完成任务。
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例子：对于一个翻译任务，零样本提示可以是：
请将以下句子翻译成法语："我今天非常忙。"在这里，提示没有提供任何示例，但通过“翻译成法语”的说明，模型能够理解任务目标，并输出相应的翻译结果。
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优化方法：零样本学习的关键在于清晰和详细地描述任务，以使模型尽可能理解任务的每个细节。比如，尽量说明输出形式、内容和限制条件等，这样可以减少模型生成不符合期望的答案。
3. 链式提示（Chain-of-Thought Prompting）
链式提示是一种通过将任务分解为多个步骤来引导模型逐步解决复杂问题的方法。通过逐步引导，模型可以更好地进行推理、分析复杂问题，从而生成更准确的答案。链式提示对于逻辑推理类任务和需要多步计算的任务尤为有效。
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例子：解决一个数学问题：
问题："如果一个箱子里有10个苹果，你吃掉了3个，还剩多少？" 提示："第一步，计算原来箱子中的苹果数量：10个。第二步，计算吃掉了多少个：3个。第三步，剩下的苹果数量是多少？"通过分步骤的方式，模型可以依次完成每个计算步骤，从而得出正确的答案。这种方式减少了模型在面对复杂任务时直接生成错误答案的概率。
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优化链式提示：使用自然语言设计每个步骤，确保每个步骤清晰、具体并且逻辑合理，保证模型能够逐步推理。对复杂问题进行细致拆解有助于提升生成的正确率。
4. 提示多样化策略（Diverse Prompt Strategy）
通过设计多样化的提示来探索不同类型提示对模型的影响，可以帮助识别最有效的提示形式。每个模型对提示的响应都有所不同，多样化策略有助于发现模型偏好哪种提示类型，从而实现高质量输出。
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例子：对于一个问题回答任务，可以使用以下不同形式的提示：
- 提问形式：“根据以下段落，回答问题：‘地球为什么有昼夜交替？’”
- 指令形式：“阅读以下段落，并解释为什么地球有昼夜交替现象。”
- 陈述形式：“以下段落描述了地球的昼夜交替，请总结其原因。”
通过对比，可能会发现某种提示形式能更好地引导模型生成符合预期的答案。
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优化提示多样性：在不同提示形式之间进行A/B测试，通过比较输出的准确性、连贯性和覆盖率，找到最优提示形式。
提示学习的最新进展
1. 上下文学习（In-Context Learning）
上下文学习是一种让模型通过提示学习任务的方式，无需专门训练，而是在对话或输入上下文中为模型提供学习的示例。通过这种方式，模型能够识别任务模式，并直接在相似输入上模仿这些模式。这种技术在处理少样本学习和零样本学习任务时非常有效。
- 例子：通过提供多个示例对话，模型能够推断对话模式并生成新的对话内容。例如，提供几次“问题-答案”对的输入，模型就可以自动继续回答类似的问题。
2. 自动提示生成（Automated Prompt Generation）
手动设计提示可能会因任务多样性而耗费大量精力，因此，自动提示生成的技术应运而生。这些方法利用搜索和优化算法自动生成适合特定任务的高质量提示，降低了人为干预的需求。
- 强化学习用于提示生成：一种方法是将提示生成视为一个需要不断优化的过程，使用强化学习或进化算法来搜索最优提示，从而引导模型产生高质量输出。例如，OpenAI使用强化学习优化其模型生成效果，自动生成最有效的提示。
3. Soft Prompting（软提示）与提示微调（Prompt Tuning）
软提示是一种新的方法，通过直接对提示的嵌入向量进行训练，而不是使用普通的自然语言文本。这使得模型的提示更具灵活性，尤其在参数高效微调时非常有用。提示微调利用这类软提示来训练和调整模型，以便更好地适应特定任务，而不需要调整整个模型的权重。
- 例子：在软提示中，提示以一组可训练的嵌入向量表示，通过对这些向量进行优化来提升模型在特定任务上的表现。这种方式可以显著减少对模型整体微调的依赖，同时提升性能。
4. Chain-of-Thought Prompting的应用扩展
链式提示的概念最近得到了进一步扩展，尤其是在复杂推理任务中的应用。在数学推理、因果推理等需要多步推理的场景中，通过逐步提示模型，可以让模型按照逻辑推理一步一步完成任务，显著提高了复杂问题的解决质量。
- 例子：在逻辑推理类问题中，链式提示引导模型从多个条件中逐步推断出结论，帮助模型进行更连贯的多步推理。这一应用提高了模型的推理深度，使得它能够应对更复杂的逻辑任务。
5. Multi-Task Prompting（多任务提示）
多任务提示学习是一个将提示学习扩展到多个任务上的研究方向，通过在提示中加入多个任务的描述，让模型能够根据输入自动识别并处理不同的任务类型。这种多任务提示可以增强模型的灵活性和适应性，使其能够在不同任务间切换。
- 例子：提示模型完成多任务操作时，可以给出一个组合提示：“请对以下段落进行摘要，然后对其情感进行分析”。通过这种多任务提示，模型能够一次完成多个任务，有助于提高任务的整体效率。