WikiEdge:ArXiv-2401.14423

出自WikiEdge
跳至導覽 跳至搜尋
  • 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
  • 發布日期：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。
    • 隨著大型語言模型（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著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
    • 強調了隨著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
    • 強調了隨著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。

研究結論

根據提供的文獻內容，這篇論文的主要結論可以概括如下：

  • 提示設計和工程的重要性
  • 高級提示設計技術
    • 介紹了高級提示設計技術，如鏈式思考（Chain-of-Thought）和自我反思（Reflection），這些技術可以顯著提升LLMs的性能和輸出質量。
  • LLMs的局限性和優化策略
    • 討論了LLMs的固有局限性，例如瞬態狀態、概率性質、過時信息、內容編造、資源密集和領域特異性，並提出了通過高級提示工程和專門技術來增強LLM實用性和減輕這些限制的方法。
  • 工具、連接器和技能的集成]] ==
    • 強調了工具、連接器和技能在提升LLMs功能方面的重要性，這些元素使LLMs能夠與外部數據源交互並執行特定任務。
  • 自我一致性
    • 作為提高LLMs輸出準確性和可靠性的關鍵技術，自我一致性方法通過產生多個答案並評估它們的一致性來增強LLMs的可信度。
  • 反思的概念
    • 反思是LLMs自我改進能力的重要步驟，通過自我評估初始響應，LLMs能夠識別潛在的不準確或不一致之處，並生成更可靠和連貫的修訂響應。
  • 專家提示
    • 專家提示通過賦予LLMs模擬專家級回應的能力，增強了LLMs在多個領域的實用性，這涉及到從多個專家視角整合洞察力。
  • 鏈式處理複雜任務
    • 鏈式方法通過將複雜任務分解成可管理的部分，並確保各部分的輸出成為下一部分的輸入，從而實現複雜多步驟任務的處理。
  • 引導LLM輸出的Rails
    • Rails框架通過預定義的規則或模板（稱為規範形式）來指導LLMs的輸出，確保它們的相關性、安全性和事實完整性。
  • 自動提示工程
    • 自動提示工程（APE）通過自動化提示創建過程，利用LLMs自身的能力來生成、評估和完善提示，以優化提示設計過程。
  • 通過外部知識增強LLMs
    • 檢索增強生成（RAG）通過動態整合外部知識來擴展LLMs，從而豐富模型的響應。
  • LLM代理的概念
    • LLM代理是增強LLMs的專門實例，設計用於自主執行複雜任務，通常通過合併決策制定和工具使用能力來超越簡單的響應生成。
  • 提示工程技術和框架的發展
    • 隨著高級提示工程技術的發展，出現了一系列工具和框架，旨在簡化這些方法的實施並增強它們的功能。

這些結論為理解LLMs在AI領域的應用提供了重要的背景信息，並指出了提示設計和工程在實現智能應用中的重要作用。

術語表

這篇文章的術語表如下：

  • 提示（Prompt）：在生成式AI模型中，提示是用戶提供的文本輸入，用於引導模型的輸出。這可以是從簡單的問題到詳細的描述或特定任務的各種內容。
  • 鏈式思考（Chain-of-Thought）：一種高級提示技術，通過引導模型遵循邏輯推理過程來明確鼓勵模型提供事實性/正確的答案。
  • 工具（Tools）：工具是大型語言模型（LLMs）可以利用的外部函數或服務，這些工具擴展了LLMs可以執行的任務範圍。
  • 鏈（Chains）：鏈是一種轉換方法，通過將大型語言模型（LLMs）用於複雜、多步驟的任務，通過順序連結不同組件，每個組件設計用於執行特殊功能。
  • 自動提示工程（Automatic Prompt Engineering, APE）：自動提示工程通過利用LLMs自身的能力來生成、評估和完善提示，自動化了複雜的提示創建過程。
  • 檢索增強生成（Retrieval Augmented Generation, RAG）：RAG通過動態整合外部知識，擴展了LLMs，從而豐富了模型的響應。
  • 自我一致性（Self-Consistency）：一種技術，通過集合策略，涉及提示LLM產生對同一問題的多個答案，這些響應之間的一致性作為其可信度的衡量。
  • 反思（Reflection）：反思是LLMs進行自我改進的能力，涉及對輸出進行內省審查的過程。
  • 專家提示（Expert Prompting）：專家提示是一種通過提示LLMs來模擬專家級響應的方法。
  • 樹狀思考（Tree of Thought, ToT）：樹狀思考提示技術，通過考慮一系列可能的解決方案，然後推導出最合理的一個。
  • 工具使用（Tool-use）：工具使用是ART技術的一部分，結合了自動化鏈式思考提示和使用外部工具。
  • 推理無觀察（Reasoning without Observation, ReWOO）：推理無觀察使LLMs能夠在沒有即時訪問外部數據的情況下構建推理計劃。
  • 推理與行動（Reason and Act, ReAct）：推理與行動通過交錯推理痕跡和可操作步驟，增強了LLMs的問題解決能力。
  • 對話啟用解決代理（Dialog-Enabled Resolving Agents, DERA）：對話啟用解決代理引入了一個協作代理框架，多個代理通過對話解決查詢和做出決策。
  • 語言模型（Large Language Models, LLMs）：基於Transformer架構的預訓練模型，用於預測接下來的標記，展現出卓越的語言能力。
  • 提示工程（Prompt Engineering）：提示工程是指導AI模型響應的文本接口的構建和優化過程。
  • 提示鏈（PromptChainer）：PromptChainer是一個工具，它提供了一個可視化編程環境，使用戶能夠直觀地設計和調整鏈。
  • 領域特定（Domain Specificity）：儘管本質上是通用的，但LLMs通常需要特定領域的數據才能在專業任務中表現出色。
  • 資源密集（Resource Intensity）：LLMs的龐大規模意味著計算和財務成本顯著，影響其可擴展性和可訪問性。
  • 內容構造（Content Fabrication）：LLMs可能生成看似合理但事實上不正確的信息，這種現象通常被稱為「幻覺」。
  • 瞬態狀態（Transient State）：LLMs固有地缺乏持久的內存或狀態，需要額外的軟體或系統來保持和管理工作上下文。
取自「http://zh.wikiedge.org/index.php?title=WikiEdge:ArXiv-2401.14423&oldid=2064」