WikiEdge:ArXiv-2401.14423

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  • 標題：Prompt Design and Engineering: Introduction and Advanced Methods
  • 中文標題：提示設計與工程：介紹和高級方法
  • 發佈日期：2024-01-24 06:20:18+00:00
  • 作者：Xavier Amatriain
  • 分類：cs.SE, cs.LG
  • 原文連結：http://arxiv.org/abs/2401.14423v4

摘要：提示設計和工程已迅速成為最大化大型語言模型潛力的關鍵。在本文中，我們介紹了核心概念，如鏈式思考和反思等高級技術，以及構建基於LLM的代理的原則。最後，我們提供了提示工程師的工具調查。

問題與動機

作者面對的研究問題包括：

背景介紹

這篇文獻的研究背景主要集中在以下幾個方面：

  • 提示設計與工程
    • 提示（Prompt）在生成式AI模型中是用戶輸入的文本，用於指導模型的輸出，可以是簡單的問題或詳細的描述。
    • 提示工程（Prompt Engineering）是指導AI模型輸出的新興學科，涉及構建最佳提示以實現特定目標。
    • 隨着大型語言模型（LLMs）的發展，提示設計和工程變得至關重要，以最大化這些模型的潛力。
  • 大型語言模型（LLMs）及其局限性
    • LLMs在自然語言處理方面取得了顯著進展，但它們受到固有限制的約束，如瞬態狀態、概率性質、過時信息、內容編造和資源密集性。
    • 這些限制強調了高級提示工程和專門技術的必要性，以提高LLM的效用並減輕固有限制。
  • 高級提示設計技巧和策略
    • 包括鏈式思考（Chain of Thought）提示、使用工具、自我一致性、反思等，這些技術旨在優化LLM在特定限制內的性能。
    • 這些技術通過將隱含的推理步驟轉化為明確的、引導的序列，從而增強了模型在複雜問題解決環境中基於邏輯推理產生輸出的能力。
  • 工具、連接器和技能的集成
    • 工具、連接器和技能的集成顯著擴展了LLMs的功能和應用範圍，使它們能夠與外部數據源交互並執行特定任務。
    • 例如，Toolformer訓練LLM決定何時使用工具，甚至確定API需要什麼參數，包括兩種不同的搜尋引擎或計算器。
  • 自我一致性和反思
    • 自我一致性（Self-Consistency）方法通過產生多個答案並評估它們的一致性來提高LLM輸出的準確性和可靠性。
    • 反思（Reflection）概念使LLM能夠進行自我改進，通過自我評估其輸出來提高輸出的準確性、邏輯一致性和相關性。

綜上所述，這篇文獻的背景強調了隨着LLMs和生成式AI的發展，提示設計和工程的重要性日益增加，以及如何通過高級技術來克服LLMs的固有限制。

章節摘要

這篇論文是關於大型語言模型（LLM）的提示設計和工程的介紹和高級方法的研究，論文的主要內容可以概括如下：

  • 引言
    • 提出了提示（prompt）在生成式AI模型中的作用，它是用戶用來指導模型輸出的文本輸入。
    • 通過簡單的例子展示了基本的提示構造方法，包括指令、問題、輸入數據和示例。
  • 提示工程
    • 討論了提示工程的重要性，它涉及構建最佳提示以實現與生成模型的特定目標。
    • 強調了提示工程超越了簡單的提示構造，需要領域知識、對AI模型的理解以及系統化的方法。
  • LLM及其限制
    • 描述了大型語言模型（LLM）的關鍵能力和它們在自然語言處理中的重要性。
    • 討論了LLM的固有限制，如瞬態狀態、概率性質、過時信息、內容捏造、資源密集和領域特異性。
  • 高級提示設計技巧和竅門
    • 介紹了鏈式思考提示等高級提示設計技巧，鼓勵模型通過一系列步驟來確保輸出的準確性。
    • 討論了其他鼓勵模型成為事實的方法，如引用可靠來源。
  • 工具、連接器和技能
    • 討論了工具、連接器和技能在高級提示工程中的應用，這些元素擴展了LLM的功能和應用範圍。
  • 自動多步推理和工具使用（ART）
    • 描述了ART技術，它結合了自動化的鏈式思考提示和外部工具的使用。
  • 通過自我一致性提高可靠性
    • 討論了自我一致性方法，通過產生多個答案並評估這些答案之間的一致性來提高LLM輸出的準確性和可靠性。
  • 反思
    • 引入了反思概念，使LLM能夠通過自我評估其輸出來實現自我改進。
  • 專家提示
    • 討論了專家提示方法，通過模擬專家級響應來增強LLM的效用。
  • 使用鏈處理複雜任務
    • 描述了鏈（Chains）方法，它通過將複雜任務分解為可管理的段來利用LLM。
  • 引導LLM輸出的Rails
    • 討論了Rails框架，它使用一系列規則或模板來指導LLM的輸出，確保其相關性、安全性和事實完整性。
  • 自動提示工程
    • 介紹了自動提示工程（APE），它自動化了創建提示的過程，以優化提示設計過程。
  • 通過外部知識增強LLM - RAG
    • 討論了檢索增強生成（RAG）方法，它通過動態結合外部知識來擴展LLM。
  • LLM代理
    • 描述了基於LLM的代理的概念，這些代理能夠自主地執行複雜任務。
  • 提示工程技術和框架
    • 討論了支持這些高級提示工程技術的工具和框架的發展。
  • 結論
    • 強調了隨着LLM和生成式AI的發展，提示設計和工程將變得更加重要。

研究方法

這篇論文通過深入探討提示設計和工程的核心技術與高級方法，分析了如何最大化大型語言模型（LLMs）的潛力。以下是該研究方法論的主要組成部分：

  • 提示設計
  • 高級提示技巧
    • 引入了鏈式思考（Chain of Thought）和自我反思（Reflection）等高級技巧，這些技巧通過引導模型遵循邏輯推理過程來提高輸出的準確性。
    • 探討了如何通過明確結束提示指令、使用強制語言、自我糾正等手段來提高模型的響應質量。
    • 分析了如何利用AI生成不同觀點，並通過更高級的提示工程技術來利用這些觀點。
  • 工具與框架
    • 介紹了用於提示工程的工具和框架，如Langchain、Semantic Kernel、Guidance library等，這些工具有助於實現複雜的LLM應用。
    • 討論了這些工具如何幫助研究人員和實踐者更有效地利用提示工程技術。
  • 外部知識增強
    • 探討了檢索增強生成（RAG）技術，該技術通過動態整合外部知識來克服LLMs在訪問實時或特定領域信息方面的限制。
    • 分析了RAG感知提示技術（如FLARE)如何通過預測潛在內容並使用這些預測來指導信息檢索，從而提高LLM性能。
  • LLM代理
    • 討論了基於LLM的代理的概念，這些代理能夠自主執行複雜任務，通過集成決策制定和工具使用能力來超越簡單的響應生成。
    • 分析了為代理設計的提示工程技術，如ReWOO、ReAct和DERA，每種技術都旨在增強LLM代理的自主功能。
  • 結論
    • 強調了隨着LLMs和生成性AI的發展，提示設計和工程將變得更加關鍵。
    • 討論了自動提示工程（APE）等創新技術可能成為未來標準實踐的潛力。

這篇論文的方法論分析結果表明，通過高級提示設計和工程，可以顯著提高LLMs的性能和應用範圍，特別是在需要複雜推理和決策的任務中。

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