提示词工程十大误区:避免这些陷阱,让大模型发挥真正实力

掌握提示词工程,避免十大常见误区,才能让大模型真正为你所用,提升效率与创造力。

原文标题:提示词工程的十大认知误区

原文作者:阿里云开发者

冷月清谈:

提示词工程并非想象中那么简单,它是一门需要不断学习和实践的艺术。本文列举了提示词工程中常见的十大误区,包括认为提示词工程简单易学、可以解决所有问题、一套提示词适应所有场景和模型、提示词越复杂越好、示例越多越好、加要求模型就会听、设计好就不需要改、必须手动编写、自测效果好线上就好以及只重视提示词不重视用户输入等。文章指出,提示词工程的核心在于精准传达任务需求,并通过持续优化提高模型表现。要避免这些误区,需要深入理解模型的能力和局限性,并根据不同的场景灵活调整提示词设计,才能真正掌握提示词工程的奥秘,最大化地发挥大模型的作用。

怜星夜思:

1、文章提到提示词工程像『提问的艺术』,大家觉得在实际工作中,哪些技巧可以帮助我们更好地『提问』,从而更高效地利用大模型?
2、文章中提到并非所有问题都适合用提示词工程解决,那大家觉得哪些类型的任务更适合使用提示词工程,哪些任务可能需要其他方法,比如模型微调?
3、文章强调了用户输入的重要性,大家在使用大模型时,遇到过哪些因为用户输入问题导致结果不理想的案例?如何有效避免这类问题的发生?

原文内容

阿里妹导读


本文将列举一些提示工程认知和创作方面的认知误区,并分享了作者的一些见解,希望能够为读者提供启发。

一、背景

在系统学习了大量提示词教程并进行不断实践后,我发现很多人对提示词工程的认知存在诸多误解。

本文将列举一些提示工程认知和创作方面的认知误区,并分享我的一些见解,希望能够为读者提供启发。

二、十大误区


误区1:提示词工程很简单,随便学学就行

许多人误以为提示词工程十分简单,认为稍微了解即可胜任。实际上,这种认知如同认为软件工程仅是“高内聚、低耦合”或“CRUD”操作一样,虽然这些概念表面上易于理解,但在实际操作中却充满了挑战。许多程序在实践中常常暴露出缺乏可拓展性和可维护性的问题,性能也往往不尽如人意。要克服这些问题,除了掌握基础知识,还必须深入理解设计模式和学习各种框架,才能真正将理论转化为高质量的实践。

虽然,说话很容易,但能用简洁的语言把复杂的事情讲清楚并非易事。提示词工程类似于一门提问的艺术,其核心在于如何明确且有效地向大语言模型传达任务要求。然而,就如同清晰的沟通不仅需要表达清楚,更需要理清思路,提示词工程同样具有“知易行难”的特点。许多人在工作多年后依然没有很好地掌握高效的沟通的技巧,这与提示词工程的挑战十分相似。
尽管提示词工程的基本技巧看似简单,但在实践中我们需要根据具体场景选择最恰当的表达方式,并运用有效的调优方法应对复杂情况。尤其是在当前大模型能力尚未完全成熟的背景下,即使任务要求表达得再清晰,也常常需要进一步引导模型完成任务。
例如,有些人让大语言模型创作一个童话故事时,只是简单地提出需求,结果发现模型生成的内容非常空洞,远不及预期。精通提示词工程的人则会采用 CO-STAR框架,详细说明故事的上下文、目标、风格、语气、受众和相关细节,从而获得更为具体且符合要求的输出。很多人编写提示词发现效果不好不知道如何调优就匆匆放弃,而有些人就可以针对各种场景从容编写提示词,遇到异常案例可以快速针对性调优解决问题,这正是提示词工程的价值所在。


误区2:提示词工程可以解决一切问题

提示词工程并非万能。
如果和汽车进行类比就很容易理解。我们的开车速度并不仅仅由我们的驾驶技术决定,还受到汽车的性能、交通法规的限制。

提示词效果的上限由模型能力和提示词编写者的水平共同决定。如果模型能力不足,即使提示词编写得再好,最终结果也难以令人满意。反之,如果模型能力强大,但提示词编写不到位,效果同样会大打折扣。
此外,并非所有问题都能通过提示词工程解决。有些任务可能需要通过模型微调来实现更好的效果,而有些问题可能无论怎么优化提示词都无法得到理想的结果,这时就需要考虑进一步拆解任务。

误区3:一套提示词适合所有场景和模型

一套提示词往往无法适应所有场景,我们需要掌握提示词工程的技巧,灵活调整提示词以适应个性化的需求。在业务应用中,根据不同场景使用不同的提示词是至关重要的。

此外,不同模型在指令理解和推理能力上各有差异。一些在某个模型上效果良好的提示词,可能在另一个模型上表现不佳,因此需要针对不同模型进行适当的调整。

误区4:提示词越复杂越好

“大道至简”,复杂的提示词并不意味着效果更好。提示词的核心任务是明确传达需求,如果写得过于复杂,反而容易让模型无法抓住重点,甚至导致误解。

提示词如果过于复杂或过长可能存在如下问题:

1.  上下文混乱当提示词过长时,模型可能难以保持上下文的清晰性,容易在生成的内容中偏离原本的主题或语义,从而导致结果不准确或不相关。

2.  性能下降:过长的提示词会增加模型的计算量,可能导致响应速度变慢,特别是在资源受限的环境中,这种影响会更加明显。

3.  信息冗余:提示词过长可能包含过多的冗余信息,使得模型难以识别和提取最相关的部分,从而影响输出质量。

4.  生成内容的长度受限:模型的生成长度通常是有限的,如果提示词过长,模型可能会减少生成内容的长度,导致输出结果无法覆盖全部所需内容。

5.  引发误解:提示词过长且结构复杂,可能导致模型在理解提示词时出现偏差,从而产生与预期不符的结果。

此外,有些人特别偏爱某个特定的提示词框架,不管啥场景都喜欢用同一个框架,有时候会适得其反。每种提示词框架都有自己的适用场景,我们需要根据场景选择最适合的提示词框架。
对于简单任务,简洁明了的提示词往往更有效;对于复杂任务,使用结构化的提示词能帮助模型更清晰地理解和执行任务。

误区5:提示词的示例越多越好

示例并非越多越好。
对于模型已经熟练掌握的任务,无需提供额外示例。即使在需要示例的情况下,数量也不宜过多。如果示例不够精准或存在错误,反而会影响模型的表现。对于相似的示例,提供一个即可,多个同质化示例并不会带来额外的效果提升。
因此,提示词示例应该遵循由少到多。示例的构造应注重正确性、代表性和多样性,而非数量。

误区6:提示词中加要求模型就会听

不同模型的指令理解能力有所不同,提示词中的要求并不总能得到模型的完全执行。为了提高模型的响应效果,可能需要结合其他策略,如使用更高级的模型或在提示词中加入具体的示例。

误区7:提示词设计好了就不需要改

就像程序员写代码一样,编写完代码以后还需要维护,如果代码出现 BUG 或者新的需求出现就需要对代码进行修改。
同样地,提示词的编写不是一蹴而就的过程。
在实际应用中,提示词常常需要根据个性化需求或遇到的 Bad Case 进行调优。提示词工程本质上是一个持续获取反馈并不断优化的过程。

误区8:提示词一定要手动编写

如今,许多平台已支持自动生成提示词功能,用户只需描述需求,平台即可自动编写提示词,网上也有丰富的提示词模板可供复制使用。因此,并非所有提示词都必须手动编写。
然而,这并不意味着提示词工程已变得不重要。只有清晰表达需求,模型才能生成高质量的提示词。此外,掌握提示词工程的技能依然至关重要,因为它赋予我们调优自动生成提示词的能力,从而更好地满足实际需求。
自动化提示词编写固然提高了效率,但我们仍需具备提示词调优的能力,以确保最终效果的精准性和适用性。

误区9:提示词自己测试效果不错,线上就应该很好

测试效果并不等同于线上表现。自测时,测试用例可能会较为简单,测试用例的数量也可能偏少或者缺乏代表性,而线上应用的用例可能更加多样且复杂,因此效果可能不如预期。
为了获得更客观的评测结果,测试时应构建更具代表性和多样化的用例,涵盖不同的复杂度。避免因过度乐观或悲观而影响判断。


误区10:提示词写好就行,用户输入不重要

提示词的质量固然重要,但用户输入的内容同样关键。就像医生诊断时,若病人描述的症状不准确,医生难以作出正确判断并对症下药。同样,若用户输入的信息存在歧义或不完整,即使提示词编写得再好,模型也难以得出理想的结果。
因此,需要重视对用户输入信息的准确性和完整性校验,高质量的提示词和高质量的用户输入相辅相成,才能确保模型的最佳表现。

三、总结

提示词工程是和大语言模型沟通的桥梁,是一门关于提问的艺术。尽管看似简单,但在实际应用中却充满挑战。
我们需要深入理解模型的能力和局限性,并根据不同的场景灵活调整提示词设计,以实现最佳效果。提示词工程的核心不在于复杂的框架或大量的示例,而在于如何精准传达任务需求,并通过持续优化提高模型表现。

避免常见误区,掌握提示词工程的核心技巧,能够帮助我们更好地利用大模型的潜力。同时,重视用户输入的质量以及不断调优提示词的能力,也是提示词工程成功的关键。提示词工程是一项需要不断实践和反思的工作,只有通过持续学习和调整,才能真正掌握其中的奥秘,最大化地发挥大模型的作用。

希望本文的分享能为你提供一些启发,助你在提示词工程的道路上走得更远。


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我觉得像文本生成、翻译、摘要这类NLP任务比较适合用提示词工程,因为这些任务的目标比较明确,可以用自然语言描述。但如果是图像识别、语音合成这类任务,可能需要更专业的技术,提示词工程的作用就比较有限了。

我觉得如果需要高度定制化的模型,比如针对特定行业的专业术语,或者需要很高的准确率,那可能需要进行模型微调。如果只是通用的任务,提示词工程就足够了。

从程序员的角度来看,我觉得可以把提示词当成API请求的参数,越明确越好。参数类型要对,值也要符合规范,这样才能得到预期的结果。如果结果不对,就要检查参数有没有传错,或者API文档有没有更新。

我之前让大模型帮我写一篇关于某个技术的文章,但是我的输入只有几个关键词,结果生成的内容很空洞,完全没有我想象中的深度。后来我补充了更多的背景信息和具体的需求,才得到了比较满意的结果。

对于一些需要模型理解特定领域知识的任务,微调可能效果更好。比如医疗诊断、法律咨询,这些领域需要专业的知识积累,提示词工程很难达到理想的效果,需要通过微调让模型学习特定领域的知识。

我觉得首先要明确自己的目标,就像写代码前要先想清楚需求一样。然后用清晰、简洁的语言表达出来,避免歧义。最后可以提供一些示例,但不要太多,避免混淆模型。

我感觉可以参考一些提问的框架,比如STAR法则,或者5W1H方法,这样可以帮助我们更有条理地组织信息,确保提问的完整性和有效性。说白了,就是要把问题问清楚,别让模型猜。

有一次我让模型帮我翻译一段英文,但是用户输入的英文语法错误百出,结果模型翻译出来的中文也乱七八糟。所以我觉得在用户输入前,可以先进行一些简单的校验,比如语法检查、拼写检查等,避免垃圾进垃圾出。

我遇到过用户输入的信息有歧义的情况,导致模型理解错误,生成的内容完全驴唇不对马嘴。所以现在我会尽量让用户输入更清晰、更具体的信息,避免使用模糊的词语。