Google人工智能提示工程.pdf
这份文档是关于提示工程（Prompt Engineering）的白皮书，由李·布恩斯特拉（Lee Boonstra）撰写，并由谷歌发布。文档旨在介绍如何通过设计高质量的提示（Prompts）来引导大型语言模型（LLMs）产生更准确和有用的输出。
主要内容包括：
1. **介绍：** 强调提示工程的重要性，任何人都可以编写提示，但有效的提示需要迭代和优化。
2. **提示工程定义：** LLM本质是一个预测引擎，提示工程的目标是设计高质量的提示，引导LLM预测正确的token序列，涉及优化提示长度、写作风格和结构。
3. **LLM输出配置：**
* **输出长度：** 控制生成的token数量，影响计算成本和响应时间。
* **采样控制：** 包括温度（Temperature）、Top-K和Top-P，用于控制token选择的随机性和多样性。
* 温度控制随机性，较低温度产生更确定性的响应，较高温度产生更多样化的响应。
* Top-K选择最可能的K个token，Top-P选择累积概率不超过P的token。
* 强调需要根据应用和期望的结果调整这些参数，并理解不同参数之间的相互影响。
4. **提示技巧：**
* **零样本提示 (Zero-shot Prompting)：** 仅提供任务描述和文本，不提供示例。
* **单样本和少样本提示 (One-shot & Few-shot Prompting)：** 提供一个或多个示例，帮助模型理解任务并指导输出模式。
* **系统、上下文和角色提示 (System, Contextual and Role Prompting)：**
* 系统提示设定总体环境和目标。
* 上下文提示提供与当前任务相关的细节。
* 角色提示为模型分配特定的角色或身份。
* **Step-back Prompting：** 首先提出与特定任务相关的普遍问题，然后将该问题的答案反馈到后续的特定任务提示中。
* **思维链 (Chain of Thought, CoT)：** 通过生成中间推理步骤来提高LLM的推理能力。
* **自洽性 (Self-Consistency)：** 结合采样和多数投票，生成多样化的推理路径并选择最一致的答案。
* **思维树 (Tree of Thoughts, ToT)：** 允许 LLM 同时探索多个不同的推理路径。
* **ReAct (Reason & Act)：** 结合自然语言推理和外部工具，使 LLM 能够执行某些操作。
* **自动提示工程 (Automatic Prompt Engineering, APE)：**使用模型生成更多提示，评估并优化它们。
5. **代码提示 (Code prompting)：**
* 强调LLM在代码生成、解释、翻译和调试方面的能力。
* 通过例子展示如何使用提示来生成代码片段、解释代码功能、将代码从一种语言翻译成另一种语言，以及调试代码中的错误。
6. **多模态提示 (Multimodal prompting)：** 使用多种输入格式（文本、图像、音频、代码）来引导模型。
7. **最佳实践：**
* 提供示例。
* 保持简洁明了。
* 明确输出要求。
* 使用指令而非约束。
* 控制最大token长度。
* 使用变量。
* 尝试不同的输入格式和写作风格。
* 在少样本提示中混合类别。
* 适应模型更新。
* 尝试不同的输出格式（如JSON）。
* 使用 JSON schema 结构化输入。
* 团队协作。
* 记录提示尝试。
* CoT的最佳实践：将答案放在推理之后，将温度设置为0。
总而言之，这份文档为读者提供了一个全面的提示工程指南，涵盖了各种提示技巧和最佳实践，旨在帮助读者更好地利用LLM解决各种问题。
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