如何快速實(shí)現(xiàn)REST API集成以優(yōu)化業(yè)務(wù)流程
摘要
? ? ? ?生成式人工智能 （GenAI） 系統(tǒng)正越來(lái)越多地部署在各行各業(yè)和研究機(jī)構(gòu)。開(kāi)發(fā)人員和用戶通過(guò)使用提示或提示工程與這些系統(tǒng)進(jìn)行交互。雖然提示是一個(gè)廣泛提及且被研究的概念，但由于該領(lǐng)域的新生，存在相互矛盾的術(shù)語(yǔ)和對(duì)構(gòu)成提示的本體論理解不足。本文通過(guò)對(duì)提示技術(shù)的分類和使用案例，構(gòu)建對(duì)提示的結(jié)構(gòu)化理解。作者還提供了?33 個(gè)詞匯術(shù)語(yǔ)的綜合詞匯表、58 種純文本提示技術(shù)的分類法和?40 種其他模態(tài)技術(shù)的分類法。作者進(jìn)一步對(duì)自然語(yǔ)言prefix提示進(jìn)行了整體分析。
基于transformer的LLMs廣泛部署在消費(fèi)級(jí)產(chǎn)品、企業(yè)內(nèi)部和研究環(huán)境中。通常，這些模型依賴于用戶提供輸入“提示”來(lái)生成輸出作為響應(yīng)。提示可能是文字，比如“Write a poem about trees.”，或采取其他形式：圖像、音頻、視頻或其組合。提示模型的能力，特別是使用自然語(yǔ)言提示的能力，使它們易于交互，并在各種用例中靈活使用。
了解如何使用提示有效地構(gòu)建、評(píng)估和執(zhí)行其他任務(wù)對(duì)于使用這些模型至關(guān)重要。根據(jù)經(jīng)驗(yàn)，更好的提示會(huì)導(dǎo)致各種任務(wù)的結(jié)果得到改善。關(guān)于使用提示來(lái)改善結(jié)果的文獻(xiàn)越來(lái)越多，提示技術(shù)的數(shù)量正在迅速增加。
然而，由于提示是一個(gè)新興領(lǐng)域，人們對(duì)提示的使用仍然知之甚少，只有一小部分現(xiàn)有的術(shù)語(yǔ)和技術(shù)在從業(yè)者中廣為人知。作者對(duì)提示技術(shù)進(jìn)行了大規(guī)模的調(diào)研，以創(chuàng)建該領(lǐng)域強(qiáng)大的術(shù)語(yǔ)和技術(shù)資源。
研究范圍
作者創(chuàng)建了一個(gè)提示技術(shù)目錄，可以快速理解并輕松實(shí)現(xiàn)這些技術(shù)，以便開(kāi)發(fā)人員和研究人員進(jìn)行快速實(shí)驗(yàn)。為此，我們將研究限制在離散前綴提示而不是完形填空提示，因?yàn)槭褂们熬Y提示的現(xiàn)代LLM架構(gòu)（尤其是僅解碼器模型）被廣泛使用，并且對(duì)消費(fèi)者和研究人員都有強(qiáng)大的支持。此外，我們將重點(diǎn)放在硬（離散）提示上，而不是軟（連續(xù)）提示上，并省略了使用基于梯度的更新（即微調(diào)）的技術(shù)的論文。最后，我們只研究與任務(wù)無(wú)關(guān)的技術(shù)。這些決定使對(duì)于技術(shù)水平較低的讀者來(lái)說(shuō)，工作是平易近人的，并保持一個(gè)可管理的范圍。
章節(jié)概述
作者進(jìn)行了一項(xiàng)基于 PRISMA 流程的機(jī)器輔助系統(tǒng)綜述以確定 58 種不同的基于文本的提示技術(shù)，作者從中創(chuàng)建了一個(gè)具有強(qiáng)大的提示術(shù)語(yǔ)的分類法（第 1.2 節(jié)）。
雖然許多關(guān)于提示的文獻(xiàn)都集中在純英語(yǔ)設(shè)置上，但作者也討論了多語(yǔ)言技術(shù)（第 3.1 節(jié)）。鑒于多模態(tài)提示的快速增長(zhǎng)，其中提示可能包括圖像等媒體，作者還將范圍擴(kuò)展到多模態(tài)技術(shù)（第 3.2 節(jié)）。許多多語(yǔ)言和多模態(tài)提示技術(shù)是英語(yǔ)純文本提示技術(shù)的直接擴(kuò)展。
隨著提示技術(shù)變得越來(lái)越復(fù)雜，它們已經(jīng)開(kāi)始整合外部工具，例如互聯(lián)網(wǎng)瀏覽和計(jì)算器。作者使用術(shù)語(yǔ)“Agent”來(lái)描述這些類型的提示技術(shù)（第 4.1 節(jié)）。
了解如何評(píng)估代理和提示技術(shù)的輸出非常重要，這樣可以確保生成準(zhǔn)確性并避免幻覺(jué)。因此，作者討論了評(píng)估這些輸出的方法（第 4.2 節(jié)）。作者還討論了安全性（第 5.1 節(jié)）和安全措施（第 5.2 節(jié)），設(shè)計(jì)降低對(duì)公司和用戶造成傷害風(fēng)險(xiǎn)的提示。
最后，作者在兩個(gè)案例研究中應(yīng)用了提示技術(shù)（第 6.1 節(jié)）。第一個(gè)案例，作者針對(duì)常用的基準(zhǔn)MMLU測(cè)試了一系列提示技術(shù)。在第二個(gè)案例中，作者詳細(xì)探討了一個(gè)重要的真實(shí)用例上的手動(dòng)提示工程示例，在尋求支持的個(gè)人文本中識(shí)別出瘋狂絕望的信號(hào)——自殺危機(jī)的首要指標(biāo)。最后，作者討論了提示的本質(zhì)及其最近的發(fā)展（第8節(jié)）。
提示是生成式人工智能模型的輸入，用于指導(dǎo)其輸出。提示可以由文本、圖像、聲音或其他媒體組成。提示的一些示例包括：“為會(huì)計(jì)師事務(wù)所的營(yíng)銷活動(dòng)寫一封三段電子郵件”，一張桌子的照片，并附有文字“描述桌子上的一切”，或在線會(huì)議的錄音，并附有“總結(jié)一下”的說(shuō)明。
提示模板
提示通常是通過(guò)提示模板構(gòu)建的。提示模板是一個(gè)包含一個(gè)或多個(gè)變量的函數(shù)，這些變量將被一些媒體（通常是文本）替換以創(chuàng)建提示。然后，可以將此提示視為模板的實(shí)例。
? ? ? 請(qǐng)考慮將提示應(yīng)用于推文的二元分類任務(wù)。下面是一個(gè)初始提示模板，可用于對(duì)輸入進(jìn)行分類。
Classify the tweet as positive or negative:
{TWEET}數(shù)據(jù)集中的每條推文都將加入到模板中，生成的提示將被提供給一個(gè) LLM 進(jìn)行推理。
提示中包含各種常見(jiàn)組件。作者總結(jié)了最常用的組件，并討論了它們?nèi)绾芜m應(yīng)提示。
a）指令
? ? ? ?許多提示以指令或問(wèn)題的形式發(fā)出。這是提示的核心意圖，有時(shí)簡(jiǎn)稱為“意圖”。例如，下面是包含單個(gè)指令的提示示例：
Tell me five good books to read.指令也可以是隱式的，例如在這種one-shot案例中，指令是執(zhí)行英語(yǔ)到西班牙語(yǔ)的翻譯：
Night: Noche
Morning:b）示例
? ? ? 示例，也稱為examples或shots，充當(dāng)指導(dǎo) GenAI 完成任務(wù)的演示。上面的提示是 One-Shot提示。
c）輸出格式
? ? ? GenAI 通常希望以某些格式輸出信息，例如 CSV 或 Markdown 格式。為了方便起見(jiàn)，您可以簡(jiǎn)單地添加說(shuō)明，如下所示：
{PARAGRAPH}
Summarize this into a CSVd）風(fēng)格說(shuō)明
? ? ? ?風(fēng)格說(shuō)明是一種輸出格式，用于在風(fēng)格上而不是在結(jié)構(gòu)上修改輸出（第 2.2.2 節(jié)）。例如：
Write a clear and curt paragraph about llamas.e）角色
? ? ? ?角色，也稱為個(gè)性化，是一個(gè)經(jīng)常討論的組件，可以改進(jìn)文本的寫作和風(fēng)格（第 2.2.2 節(jié)）。例如：
Pretend you are a shepherd and write a limerick about llamas.f）其他信息
? ? ? 通常需要在提示中包含其他信息。例如，如果指令是寫一封電子郵件，您可以包含您的姓名和職位等信息，以便 GenAI 可以正確簽署電子郵件。附加信息有時(shí)被稱為“上下文”，但作者不鼓勵(lì)使用這個(gè)術(shù)語(yǔ)，因?yàn)樗谔崾究臻g中充滿了其他含義。
? ? ? ?提示相關(guān)的術(shù)語(yǔ)正在迅速發(fā)展。就目前而言，有許多鮮為人知的定義（例如prompt、prompt engineering）和相互沖突的定義（例如role prompt與persona?prompt）。缺乏一致的詞匯阻礙了社區(qū)清楚地描述所使用的各種提示技術(shù)的能力。我們提供了提示社區(qū)中使用的術(shù)語(yǔ)的強(qiáng)大詞匯表（圖 1.3）。不太常見(jiàn)的術(shù)語(yǔ)請(qǐng)參見(jiàn)（附錄 A.2）。為了準(zhǔn)確定義提示和提示工程等常用術(shù)語(yǔ)，作者整合了許多定義（附錄 A.1）來(lái)推導(dǎo)出具有代表性的定義。
a）提示
? ? ? ?提示是向 GenAI 提供提示的過(guò)程，然后生成響應(yīng)。例如，發(fā)送文本塊或上傳圖像的操作構(gòu)成提示。
b）提示鏈
提示鏈（活動(dòng)：提示鏈）由連續(xù)使用的兩個(gè)或多個(gè)提示模板組成。第一個(gè)提示模板生成的提示輸出用于參數(shù)化第二個(gè)模板，一直持續(xù)到所有模板用盡為止。
c）提示技術(shù)
提示技術(shù)是一種藍(lán)圖，用于描述如何構(gòu)建多個(gè)提示的提示或動(dòng)態(tài)排序。提示技術(shù)可能包含條件或分支邏輯、并行性或其他跨多個(gè)提示的體系結(jié)構(gòu)注意事項(xiàng)。
d）提示工程
? ? ? ?提示工程是通過(guò)修改或更改您正在使用的提示技術(shù)來(lái)開(kāi)發(fā)提示的迭代過(guò)程（圖 1.4）。
e）提示工程技術(shù)
提示工程技術(shù)是一種迭代提示以改進(jìn)它的策略。在文獻(xiàn)中，這通常是自動(dòng)化技術(shù)，但在消費(fèi)者環(huán)境中，用戶經(jīng)常手動(dòng)執(zhí)行提示工程。
f）示例
示例是在提示中向模型顯示的正在完成的任務(wù)的一些示例，從而幫忙大模型理解正在完成的任務(wù)。
? ? ? ?使用自然語(yǔ)言前綴或提示來(lái)引出語(yǔ)言模型行為和響應(yīng)起源于 GPT-3 和 ChatGPT 時(shí)代之前。GPT-2 ?利用提示，首先被用于生成式 AI 的上下文中。然而，提示的概念之前是相關(guān)概念，如控制代碼和寫作提示。
“提示工程”一詞似乎是最近從 Radford 等人 （2021） 中出現(xiàn)的，然后稍晚于 Reynolds 和 McDonell（2021 年）出現(xiàn)。
然而，各種論文在不命名術(shù)語(yǔ)的情況下進(jìn)行提示工程，包括 Schick 和 Schütze （2020a，b）;Gao et al. （2021） 用于非自回歸語(yǔ)言模型。
? ? ? ?一些關(guān)于提示的最初工作對(duì)提示的定義與當(dāng)前的使用方式略有不同。例如，考慮 Brown 等人 （2020） 的以下提示：
Translate English to French:
llamaBrown et al. （2020）認(rèn)為“l(fā)lama”一詞是提示，而“將英語(yǔ)翻譯成法語(yǔ)：”是“任務(wù)描述”。最近的論文，包括這篇論文，將整個(gè)字符串作為提示輸入給LLM。
? ? ? ?為了可靠地收集本文的來(lái)源數(shù)據(jù)集，作者進(jìn)行了基于 PRISMA 過(guò)程的系統(tǒng)文獻(xiàn)綜述（圖 2.1）。作者在 HuggingFace 上托管此數(shù)據(jù)集，并在附錄 A.3 中展示了該數(shù)據(jù)集的部分?jǐn)?shù)據(jù)。作者的主要數(shù)據(jù)來(lái)源是arXiv、Semantic Scholar和ACL。作者使用與提示和提示工程密切相關(guān)的 44 個(gè)關(guān)鍵字列表來(lái)查詢這些數(shù)據(jù)庫(kù)（附錄 A.4）。
在本節(jié)中，將介紹作者的數(shù)據(jù)抓取管道，其中包括人工審查和 LLM輔助審查。作為建立過(guò)濾準(zhǔn)則的初始樣本，作者基于一組簡(jiǎn)單的關(guān)鍵字和布爾規(guī)則（A.4）從arXiv檢索論文。然后，人類標(biāo)注者根據(jù)以下標(biāo)準(zhǔn)標(biāo)記 arXiv 集中的 1,661 篇文章樣本：
一組 300 篇文章由兩名注釋者獨(dú)立審查，同意率為 92%（Krippendorff 的 α = Cohen 的 κ = 81%）。接下來(lái)，作者使用 GPT-4-1106-preview 開(kāi)發(fā)一個(gè)提示來(lái)對(duì)剩余的文章進(jìn)行分類。作者根據(jù) 100 個(gè)真實(shí)注釋驗(yàn)證了提示，實(shí)現(xiàn)了 89% 的準(zhǔn)確率和 75% 的召回率（F 1 為 81%）。將人工和LLM注釋相結(jié)合，最終生成了 1,565 篇論文。
? ? ? 現(xiàn)在，作者提出了一個(gè)包含58種基于文本的提示技術(shù)的綜合分類本體，分為6個(gè)主要類別（圖2.2）。雖然有些技術(shù)可能適合多個(gè)類別，作者將它們放在一個(gè)最相關(guān)的類別中。
? ? ? ?上下文學(xué)習(xí)是指 GenAI 通過(guò)在提示中向他們提供示例和/或相關(guān)說(shuō)明來(lái)學(xué)習(xí)技能和任務(wù)的能力，而無(wú)需權(quán)重更新/再訓(xùn)練。這些技能可以從示例（圖 2.4）和/或說(shuō)明（圖 2.5）中學(xué)習(xí)。請(qǐng)注意，“學(xué)習(xí)”一詞具有誤導(dǎo)性。上下文學(xué)習(xí)可以簡(jiǎn)單地成為任務(wù)規(guī)范——技能不一定是新的，并且可能已經(jīng)包含在訓(xùn)練數(shù)據(jù)中（圖 2.6）。有關(guān)該術(shù)語(yǔ)用法的討論，請(qǐng)參閱附錄 A.8。目前優(yōu)化和理解上下文學(xué)習(xí)也在持續(xù)研究中。
Few-Shot Prompting
? ? ? ?Few-Shot Prompting是圖 2.4 中看到的范式，其中 GenAI 僅用幾個(gè)示例（示例）學(xué)習(xí)完成任務(wù)。
Few-Shot Learning （FSL）
? ? ? Few-Shot Learning經(jīng)常與 Few-Shot Prompting 混為一談。需要注意的是，F(xiàn)SL 是一種更廣泛的機(jī)器學(xué)習(xí)范式，可以通過(guò)一些示例來(lái)調(diào)整參數(shù)，而 Few-Shot Prompting 特定于 GenAI 設(shè)置中的提示，不涉及更新模型參數(shù)。
為提示選擇示例是一項(xiàng)艱巨的任務(wù)——性能在很大程度上取決于示例的各種因素，并且只有有限數(shù)量的示例適合典型的LLM上下文窗口。作者重點(diǎn)介紹了六個(gè)獨(dú)立的設(shè)計(jì)決策，包括對(duì)輸出質(zhì)量產(chǎn)生重大影響的示例的選擇和順序。
增加提示中的示例數(shù)量通常會(huì)提高模型性能，尤其是在較大的模型中。然而，在某些情況下，可能20 個(gè)多示例也可以。
示例的順序會(huì)影響模型行為。在某些任務(wù)中，示例順序可能會(huì)導(dǎo)致準(zhǔn)確性從低于 50% 到 90%+ 不等。
與傳統(tǒng)的監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)一樣，提示中示例標(biāo)簽的分布會(huì)影響行為。例如，如果包含來(lái)自一個(gè)類的 10 個(gè)示例和另一個(gè)類的 2 個(gè)示例，這可能會(huì)導(dǎo)致模型偏向于第一個(gè)類。
盡管多個(gè)示例具有普遍的好處，但嚴(yán)格有效的演示的必要性尚不清楚。一些工作表明，標(biāo)簽的準(zhǔn)確性無(wú)關(guān)緊要——為模型提供帶有錯(cuò)誤標(biāo)簽的示例可能不會(huì)對(duì)性能產(chǎn)生負(fù)面影響。然而，在某些設(shè)置下，對(duì)性能有重大影響。較大的模型通常更擅長(zhǎng)處理不正確或不相關(guān)的標(biāo)簽。
討論這個(gè)因素很重要，因?yàn)槿绻獜目赡馨粶?zhǔn)確的大型數(shù)據(jù)集自動(dòng)構(gòu)建提示，則可能需要研究標(biāo)簽質(zhì)量如何影響結(jié)果。
示例的格式也會(huì)影響性能。最常見(jiàn)的格式之一是“Q：{input}，A：{label}”，但最佳格式可能因任務(wù)而異;可能值得嘗試多種格式，看看哪種效果最好。
選擇與測(cè)試樣本相似的示例通常有利于性能。然而，在某些情況下，選擇更多樣化的樣本可以提高性能。
? ? ? 考慮到所有這些因素，F(xiàn)ew-Shot Prompting 可能很難有效實(shí)施?，F(xiàn)在，作者研究了在監(jiān)督環(huán)境中進(jìn)行 Few-Shot Prompting 的技術(shù)。集成方法也可以使 Few-Shot Prompting 受益，但我們單獨(dú)討論它們（第 2.2.5 節(jié)）。
? ? ? ?假設(shè)我們有一個(gè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集??，其中包含多個(gè)輸入??和多個(gè)輸出???，對(duì)GenAI進(jìn)行few-shot prompt而不是梯度更新。假設(shè)測(cè)試的時(shí)候，prompt根據(jù)??動(dòng)態(tài)生成，prompt模板如下所示：
K-最近鄰 （KNN）是一種選擇類似于 示例的算法。雖然有效，但在提示生成過(guò)程中使用 KNN 可能會(huì)占用大量時(shí)間和資源。
Vote-K是選擇與測(cè)試樣本相似的示例的另一種方法。在一個(gè)階段中，模型為標(biāo)注人員提供了有用的未標(biāo)記候選示例。在第二階段，標(biāo)記池用于 Few-Shot Prompting。Vote-K 還確保新添加的示例與現(xiàn)有示例具有足夠的差異，以增加多樣性和代表性。
自生成情境學(xué)習(xí) （SG-ICL）利用 GenAI 自動(dòng)生成示例。雖然在訓(xùn)練數(shù)據(jù)不可用時(shí)優(yōu)于零樣本場(chǎng)景，但實(shí)際上，生成的樣本不如實(shí)際數(shù)據(jù)有效。
提示挖掘是通過(guò)大型語(yǔ)料庫(kù)分析在提示（有效的提示模板）中發(fā)現(xiàn)最佳“中間詞”的過(guò)程。例如，語(yǔ)料庫(kù)中可能存在更頻繁出現(xiàn)的類似內(nèi)容，而不是使用常見(jiàn)的“Q：A：”格式來(lái)表示few-shot提示。語(yǔ)料庫(kù)中更頻繁出現(xiàn)的格式可能會(huì)提高提示性能。
更復(fù)雜的技術(shù)，如LENS、UDR和主動(dòng)示例選擇Active Example Selection 分別利用迭代過(guò)濾、嵌入和檢索以及強(qiáng)化學(xué)習(xí)。
與 Few-Shot Prompting 相比，Zero-Shot Prompting 使用零示例。有許多眾所周知的獨(dú)立零樣本技術(shù)，以及零樣本技術(shù)與另一個(gè)概念（例如思想鏈）相結(jié)合，我們將在后面討論（第 2.2.3 節(jié)）。
Role Prompting?，也稱為persona prompting，在提示中為 GenAI 分配了特定角色。例如，用戶可能會(huì)提示它像“麥當(dāng)娜”或“旅行作家”一樣行事。這可以為開(kāi)放式任務(wù)創(chuàng)造更理想的輸出，并在某些情況下提高基準(zhǔn)測(cè)試的準(zhǔn)確性。
Style Prompting是指在提示中指定所需的風(fēng)格、語(yǔ)氣或流派，以塑造 GenAI 的輸出。使用角色提示可以實(shí)現(xiàn)類似的效果。
Emotion Prompting將與人類心理相關(guān)的短語(yǔ)（例如，“這對(duì)我的職業(yè)生涯很重要”）納入提示中，這可能會(huì)提高LLM基準(zhǔn)測(cè)試和開(kāi)放式文本生成的性能。
Ststem 2 Attention（S2A）首先要求LLM 重寫提示并刪除與問(wèn)題無(wú)關(guān)的任何信息。然后，它將此新提示傳遞給LLM 以檢索最終響應(yīng)。
SimToM擅長(zhǎng)處理多個(gè)人或物體的復(fù)雜問(wèn)題。給定問(wèn)題，它試圖建立一個(gè)人知道的一組事實(shí)，然后僅根據(jù)這些事實(shí)回答問(wèn)題。這是一個(gè)雙提示過(guò)程，可以幫助消除提示中不相關(guān)信息的影響。
Rephrase and Respond （RaR）指示LLM在生成最終答案之前重新表述和擴(kuò)展問(wèn)題。例如，它可能會(huì)在問(wèn)題中添加以下短語(yǔ)：“改寫和擴(kuò)展問(wèn)題，然后回答”。這一切都可以一次性完成，也可以將新問(wèn)題傳遞給單獨(dú)的問(wèn)題LLM。
Re-reading （RE2）除了重復(fù)問(wèn)題外，還在提示中添加了短語(yǔ)“再讀一遍問(wèn)題：”。雖然這是一種如此簡(jiǎn)單的技術(shù)，但它在推理基準(zhǔn)方面顯示出改進(jìn)，尤其是對(duì)于復(fù)雜的問(wèn)題。
Self-Ask 提示LLMs首先決定他們是否需要針對(duì)給定提示提出后續(xù)問(wèn)題。如果是這樣，LLM則生成這些問(wèn)題，然后回答它們，最后回答原始問(wèn)題。
思想生成包括一系列技術(shù)，這些技術(shù)促使人們?cè)贚LM解決問(wèn)題時(shí)闡明其推理。
Chain-of-Thought（CoT）Prompting利用few-shot提示來(lái)鼓勵(lì)在LLM給出最終答案之前表達(dá)其思考過(guò)程，這種技術(shù)被稱為思維鏈。它已被證明可以顯著提高LLM數(shù)學(xué)和推理任務(wù)的表現(xiàn)。在 Wei et al. （2022） 中，提示包括一個(gè)問(wèn)題、推理路徑和正確答案的示例（圖 2.8）。
最直接的 CoT 版本是zero-shot示例，例如向提示中加入“Let’s think step by step.”。其他建議的產(chǎn)生思想的短語(yǔ)包括“Let’s work this out in a step by step way to be sure we have the right answer”和“First, let’s think about this logically”。Zero-Shot CoT 方法很有吸引力，因?yàn)樗鼈儾恍枰纠⑶彝ǔＥc任務(wù)無(wú)關(guān)。
后退提示（Step-Back Prompting）是對(duì) CoT 的修改，在LLM推理之前，首先詢問(wèn)有關(guān)相關(guān)概念或事實(shí)的通用、高級(jí)問(wèn)題。這種方法顯著提高了 PaLM2L 和 GPT-4 的多個(gè)推理基準(zhǔn)的性能。
類比提示（Analogical Prompting）類似于 SG-ICL，可以自動(dòng)生成示例，包括 CoT ，在數(shù)學(xué)推理和代碼生成任務(wù)上表示突出。
Thread-of-Thought (ThoT) Prompting由一種改進(jìn)的 CoT 推理思維誘導(dǎo)器組成。它沒(méi)使用“Let’s think step by step.”，而是使用“Walk me through this context in manageable parts step by step, summarizing and analyzing as we go.”。這種思維誘導(dǎo)器在問(wèn)答和檢索環(huán)境中效果很好，尤其是在處理大型復(fù)雜上下文時(shí)。
表格思維鏈Tabular Chain-of-Thought (Tab-CoT)由一個(gè) Zero-Shot CoT 提示組成，該提示將LLM輸出推理結(jié)果作為Markdown表格形式。這種表格設(shè)計(jì)LLM能夠改進(jìn)結(jié)構(gòu)，從而改進(jìn)其輸出的推理。
Few-shot技術(shù)提供了LLM多個(gè)示例，其中包括思維鏈，這可以顯著提高性能，這種技術(shù)有時(shí)被稱為 ManualCoT或 Golden CoT。
對(duì)比CoT 提示（Contrastive CoT Prompting）在CoT提示中添加一個(gè)錯(cuò)誤和一個(gè)正確的示例，目的是讓LLM知道如何拒絕推理。這種方法在算術(shù)推理和事實(shí) QA 等領(lǐng)域顯示出顯著改進(jìn)。
不確定路由CoT 提示（Uncertainty-Routed CoT Prompting）對(duì)多個(gè) CoT 推理路徑進(jìn)行采樣，然后在高于特定閾值（根據(jù)驗(yàn)證數(shù)據(jù)計(jì)算）時(shí)選擇多數(shù)。如果沒(méi)有，它會(huì)貪婪地采樣并選擇該響應(yīng)。這種方法證明了 GPT4 和 Gemini Ultra 模型的 MMLU 基準(zhǔn)測(cè)試上有所改進(jìn)。
基于復(fù)雜度提示（Complexity-based Prompting）對(duì) CoT 有兩項(xiàng)重大修改。首先，它根據(jù)問(wèn)題長(zhǎng)度或所需的推理步驟等因素選擇復(fù)雜的示例進(jìn)行注釋并包含在提示中。其次，在推理過(guò)程中，它對(duì)多個(gè)推理鏈（答案）進(jìn)行采樣，并在超過(guò)一定長(zhǎng)度閾值的鏈中使用多數(shù)票，前提是推理時(shí)間越長(zhǎng)，答案質(zhì)量越高。該技術(shù)在三個(gè)數(shù)學(xué)推理數(shù)據(jù)集上顯示出改進(jìn)。
主動(dòng)提示（Active Prompting）從一些訓(xùn)練問(wèn)題/示例開(kāi)始，要求他們LLM解決它們，然后計(jì)算不確定性（在這種情況下是分歧），并要求人類注釋者重寫具有最高不確定性的示例。
思維記憶提示（Memory-of-Thought Prompting）利用未標(biāo)記的訓(xùn)練示例在測(cè)試時(shí)構(gòu)建 Few-Shot CoT 提示。在測(cè)試時(shí)間之前，它使用 CoT 對(duì)未標(biāo)記的訓(xùn)練示例執(zhí)行推理。在測(cè)試時(shí)，它會(huì)檢索與測(cè)試樣本類似的實(shí)例，這種技術(shù)在算術(shù)、常識(shí)和事實(shí)推理等基準(zhǔn)測(cè)試方面取得了實(shí)質(zhì)性的改進(jìn)。
自動(dòng)思維鏈提示 （Auto-CoT） 使用 Zero-Shot 提示自動(dòng)生成思維鏈，然后，使用生成的思維鏈為測(cè)試樣本構(gòu)建 Few-Shot CoT 提示。
? ? ? 重要的研究集中在將復(fù)雜的問(wèn)題分解為更簡(jiǎn)單的子問(wèn)題。對(duì)于人類和 GenAI 來(lái)說(shuō)，這是一種有效的解決問(wèn)題的策略。一些分解技術(shù)類似于思維誘導(dǎo)技術(shù)，例如 CoT，它通常自然地將問(wèn)題分解為更簡(jiǎn)單的組件。然而，明確地分解問(wèn)題可以進(jìn)一步提高LLMs解決問(wèn)題的能力。
從最少到最多提示（Least-to-Most Prompting）首先提示 LLM 將給定問(wèn)題分解為子問(wèn)題而不求解它們。然后，按順序求解它們，每次都將模型響應(yīng)附加到提示中，直到得出最終結(jié)果。這種方法在涉及符號(hào)操作、組合泛化和數(shù)學(xué)推理的任務(wù)中顯示出顯著的改進(jìn)。
分解提示 （DECOMP） Few-Shot 提示LLM 向它展示如何使用某些功能。這些可能包括字符串拆分或互聯(lián)網(wǎng)搜索等內(nèi)容；這些通常作為單獨(dú)的LLM調(diào)用實(shí)現(xiàn)。鑒于此，它LLM將其原始問(wèn)題分解為子問(wèn)題，并將其發(fā)送到不同的函數(shù)。在某些任務(wù)上，它顯示出比“從少到多”提示更高的性能。
計(jì)劃與解決提示（Plan-and-Solve Prompting）由改進(jìn)的 Zero-Shot CoT 提示組成，“Let’s first understand the problem and devise a plan to solve it. Then, let’s carry out the plan and solve the problem step by step“。這種方法在多個(gè)推理數(shù)據(jù)集上生成比標(biāo)準(zhǔn) Zero-Shot-CoT 更強(qiáng)大的推理過(guò)程。
思維樹(shù)ToT（Tree-of-Thought）也稱為 Tree of Thoughts，從初始問(wèn)題開(kāi)始，創(chuàng)建了一個(gè)樹(shù)狀搜索問(wèn)題，然后以思想的形式生成多個(gè)可能的步驟（如來(lái)自 CoT）。它會(huì)朝著解決問(wèn)題方向來(lái)評(píng)估每個(gè)當(dāng)前步驟，然后決定繼續(xù)哪些步驟，然后不斷創(chuàng)建更多想法，從而創(chuàng)建一個(gè)樹(shù)狀搜索問(wèn)題。ToT 對(duì)于需要搜索和規(guī)劃的任務(wù)特別有效。
Recursion-of-Thought類似于常規(guī) CoT。但是，每當(dāng)它在推理鏈的中間遇到一個(gè)復(fù)雜的問(wèn)題時(shí)，它都會(huì)將這個(gè)問(wèn)題發(fā)送到另一個(gè)提示/LLM調(diào)用中。完成此操作后，答案將插入到原始提示中。通過(guò)這種方式，它可以遞歸地解決復(fù)雜的問(wèn)題，包括那些可能在最大上下文長(zhǎng)度上運(yùn)行的問(wèn)題。這種方法在算術(shù)和算法任務(wù)方面有所改進(jìn)。雖然使用微調(diào)來(lái)實(shí)現(xiàn)輸出一個(gè)特殊的令牌，將子問(wèn)題發(fā)送到另一個(gè)提示中，但它也只能通過(guò)提示來(lái)完成。
Program-of-Thoughts 使用像Codex類似的 LLMs 生成編程代碼作為推理步驟。代碼解釋器執(zhí)行這些步驟以獲得最終答案。它在數(shù)學(xué)和編程相關(guān)任務(wù)中表現(xiàn)出色，但在語(yǔ)義推理任務(wù)中效果較差。
忠實(shí)思維鏈（Faithful Chain-of-Thought）生成一個(gè)同時(shí)具有自然語(yǔ)言和符號(hào)語(yǔ)言（例如 Python）推理的 CoT，就像 Program-of-Thoughts 一樣。但是，它也以依賴于任務(wù)的方式使用不同類型的符號(hào)語(yǔ)言。
思維提綱（Skeleton-of-Thought）專注于通過(guò)并行化加快應(yīng)答速度。給定一個(gè)問(wèn)題，它提示創(chuàng)建LLM答案的提綱，從某種意義上說(shuō)，也是要解決的子問(wèn)題。然后，并行地，它將這些問(wèn)題發(fā)送到一個(gè)LLM，并將所有輸出連接起來(lái)以獲得最終響應(yīng)。
? ? ? ?在 GenAI 中，集成是使用多個(gè)提示來(lái)解決同一問(wèn)題，然后將這些響應(yīng)聚合到最終輸出中的過(guò)程。在許多情況下，多數(shù)投票（選擇最頻繁的響應(yīng)）用于生成最終輸出。集成技術(shù)可以減少輸出的LLM方差，并且通常可以提高準(zhǔn)確性，但代價(jià)是增加獲得最終答案所需的模型調(diào)用次數(shù)。
Demonstration Ensembling (DENSE)創(chuàng)建多個(gè)小樣本提示，每個(gè)提示都包含來(lái)自訓(xùn)練集的不同示例子集。接下來(lái)，它聚合它們的輸出以生成最終響應(yīng)。
混合推理專家（Mixture of Reasoning Experts (MoRE)）通過(guò)對(duì)不同的推理類型（例如用于事實(shí)推理的檢索增強(qiáng)提示、用于多跳和數(shù)學(xué)推理的思維鏈推理以及用于常識(shí)推理的生成知識(shí)提示）使用不同的推理專家來(lái)創(chuàng)建一組不同的推理專家。所有專家的最佳答案都是根據(jù)協(xié)議分?jǐn)?shù)選擇的。
最大互信息（Max Mutual Information Method）創(chuàng)建多個(gè)具有不同樣式和示例的提示模板，然后選擇最大化提示和LLM輸出之間相互信息的模板作為最佳模板。
自洽性（Self-Consistency）是基于直覺(jué)，即多種不同的推理路徑可以導(dǎo)致相同的答案。這種方法首先提示多次LLM執(zhí)行 CoT，關(guān)鍵是使用非零溫度以引發(fā)不同的推理路徑。接下來(lái)，它使用對(duì)所有生成的響應(yīng)的多數(shù)投票來(lái)選擇最終響應(yīng)。自洽性在算術(shù)、常識(shí)和符號(hào)推理任務(wù)方面有所改進(jìn)。
通用自洽性（Universal Self-Consistency）與自洽性類似，不同之處在于它通過(guò)以編程方式計(jì)算多數(shù)響應(yīng)的發(fā)生頻率來(lái)選擇多數(shù)響應(yīng)，而是將所有輸出插入到選擇多數(shù)答案的提示模板中。這對(duì)于自由格式文本生成以及不同提示輸出相同答案可能略有不同的情況很有幫助。
使用多CoTs進(jìn)行元推理（Meta-Reasoning over Multiple CoTs）類似于通用的自洽性；它首先為給定問(wèn)題生成多個(gè)推理鏈（但不一定是最終答案）。接下來(lái)，它將所有這些鏈插入到單個(gè)提示模板中，然后從它們生成最終答案。
DiVeRSe為給定問(wèn)題創(chuàng)建多個(gè)提示，然后對(duì)每個(gè)提示執(zhí)行自一致性，生成多個(gè)推理路徑。他們根據(jù)其中的每個(gè)步驟對(duì)推理路徑進(jìn)行評(píng)分，然后選擇最終響應(yīng)。
基于一致性的自適應(yīng)提示（Consistency-based Self-adaptive Prompting(COSP)）通過(guò)在一組示例上運(yùn)行具有自一致性的零樣本 CoT，然后選擇要包含在最終提示中的高一致性輸出子集作為示例來(lái)構(gòu)建 Few-Shot CoT 提示。它再次執(zhí)行此最終提示的自一致性。
通用自適應(yīng)提示（Universal Self-Adaptive Prompting (USP)）建立在 COSP 的成功基礎(chǔ)上，旨在使其可推廣到所有任務(wù)。USP 利用未標(biāo)記的數(shù)據(jù)來(lái)生成示例，并使用更復(fù)雜的評(píng)分功能來(lái)選擇它們。
提示釋義（Prompt Paraphrasing）通過(guò)改變一些措辭來(lái)改變?cè)继崾?，同時(shí)仍然保持整體含義。它實(shí)際上是一種數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，可用于生成集成提示。
? ? ? ?在創(chuàng)建 GenAI 系統(tǒng)時(shí)，LLMs批評(píng)他們自己的輸出可能很有用。這可能只是一個(gè)判斷（例如，這個(gè)輸出是否正確），或者LLM可以提示提供反饋，然后用于改進(jìn)答案。已經(jīng)開(kāi)發(fā)了許多產(chǎn)生和整合自我批評(píng)的方法。
自我校準(zhǔn)（Self-Calibration）首先提示回答LLM一個(gè)問(wèn)題。然后，它會(huì)生成一個(gè)新提示，其中包括問(wèn)題、LLM答案和詢問(wèn)答案是否正確的附加說(shuō)明。這對(duì)于在決定何時(shí)接受或修改原始答案時(shí)衡量申請(qǐng)LLMs時(shí)的置信度很有用。
Self-Refine 是一個(gè)迭代框架，給定 LLM的初始答案，它會(huì)提示相同的LLM人提供對(duì)答案的反饋，然后提示 LLM 根據(jù)反饋改進(jìn)答案。此迭代過(guò)程一直持續(xù)到滿足停止條件（例如，達(dá)到的最大步數(shù)）。Self-Refine 在一系列推理、編碼和生成任務(wù)方面表現(xiàn)出了改進(jìn)。
逆轉(zhuǎn)思維鏈 （RCoT）首先提示LLMs根據(jù)生成的答案重建問(wèn)題。然后，它會(huì)在原始問(wèn)題和重建問(wèn)題之間生成細(xì)粒度的比較，以檢查是否存在任何不一致之處。然后將這些不一致轉(zhuǎn)換為反饋，以便LLM修改生成的答案。
自我驗(yàn)證（Self-Verification）使用思維鏈 （CoT） 生成多個(gè)候選解決方案。然后，它通過(guò)屏蔽原始問(wèn)題的某些部分并要求根據(jù)LLM問(wèn)題的其余部分和生成的解決方案來(lái)預(yù)測(cè)它們，從而對(duì)每個(gè)解決方案進(jìn)行評(píng)分。這種方法在八個(gè)推理數(shù)據(jù)集上顯示出改進(jìn)。
驗(yàn)證鏈 （COVE）首先使用 LLM 來(lái)生成給定問(wèn)題的答案。然后創(chuàng)建一個(gè)相關(guān)問(wèn)題列表，以幫助驗(yàn)證答案的正確性。每個(gè)問(wèn)題都由 LLM回答，然后將所有信息提供給 LLM 以產(chǎn)生最終修改后的答案。這種方法在各種問(wèn)答和文本生成任務(wù)中顯示出改進(jìn)。
累積推理（Cumulative Reasoning）首先生成回答問(wèn)題的幾個(gè)潛在步驟。然后，會(huì)對(duì)它們進(jìn)行LLM評(píng)估，決定接受或拒絕這些步驟。最后，它檢查它是否得出了最終答案。如果是這樣，它會(huì)終止該過(guò)程，否則它會(huì)重復(fù)該過(guò)程。這種方法在邏輯推理任務(wù)和數(shù)學(xué)問(wèn)題方面得到了改進(jìn)。
? ? ? ?正如我們剛才所看到的，存在許多基于文本的提示技術(shù)。然而，只有一小部分方法被用于研究和工業(yè)界。作者通過(guò)評(píng)估數(shù)據(jù)集中其他論文的引用次數(shù)來(lái)衡量技術(shù)使用情況。作者這樣做的假設(shè)是，關(guān)于提示的論文更有可能實(shí)際使用或評(píng)估所引用的技術(shù)。作者從數(shù)據(jù)集中以這種方式引用的前 25 篇論文繪制圖表，發(fā)現(xiàn)其中大多數(shù)都提出了新的提示技術(shù)（圖 2.11）。Few-Shot 和 Chain-of-Thought 提示的引用流行率并不奇怪，有助于建立了解其他技術(shù)流行情況的基線。
在prompt研究方面，當(dāng)研究人員提出一項(xiàng)新技術(shù)時(shí)，他們通常會(huì)在多個(gè)模型和數(shù)據(jù)集上對(duì)其進(jìn)行基準(zhǔn)測(cè)試。這對(duì)于證明該技術(shù)的實(shí)用性并檢查它如何在模型之間轉(zhuǎn)換非常重要。
? ? ? ?為了讓提出新技術(shù)的研究人員更容易知道如何對(duì)它們進(jìn)行基準(zhǔn)測(cè)試，作者定量檢查了正在使用的模型（圖2.9）和基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集（圖2.10）。同樣，作者通過(guò)數(shù)據(jù)集中的論文引用基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集和模型的次數(shù)來(lái)衡量使用情況。
為了找出正在使用的數(shù)據(jù)集和模型，作者使用 GPT-4-1106-preview 從數(shù)據(jù)集中的論文正文中提取任何提到的數(shù)據(jù)集或模型。之后，作者手動(dòng)過(guò)濾掉了不是模型或數(shù)據(jù)集的結(jié)果。引文計(jì)數(shù)是通過(guò)在Semantic Scholar上搜索最終列表中的項(xiàng)目獲得的。
除了調(diào)研提示技術(shù)外，作者還回顧了用于自動(dòng)優(yōu)化提示的提示工程技術(shù)，還討論了一些使用梯度更新的技術(shù)，因?yàn)?strong>提示工程技術(shù)的集合比提示技術(shù)的集合小得多。
元提示（Meta Prompting）是提示生成LLM或改進(jìn)提示或提示模板的過(guò)程。
自動(dòng)提示（AutoPrompt） 使用凍結(jié)LLM和提示模板，其中包括一些“觸發(fā)令牌”，其值在訓(xùn)練時(shí)通過(guò)反向傳播進(jìn)行更新，這是軟提示的一個(gè)版本。
自動(dòng)提示工程師（Automatic Prompt Engineer (APE)）使用一組示例來(lái)生成 ZeroShot 指令提示。它生成多個(gè)可能的提示，對(duì)它們進(jìn)行評(píng)分，然后創(chuàng)建最佳提示的變體（例如，通過(guò)使用提示釋義）。它會(huì)迭代此過(guò)程，直到達(dá)到一些目標(biāo)。
免梯度指令提示搜索（Gradientfree Instructional Prompt Search(GrIPS)）類似APE，但使用一組更復(fù)雜的操作，包括刪除、添加、交換和釋義，以創(chuàng)建起始提示的變體。
使用文本梯度進(jìn)行提示優(yōu)化 （ProTeGi）是一種獨(dú)特的方法，通過(guò)多步驟過(guò)程改進(jìn)提示模板的提示工程。首先，它通過(guò)模板傳遞一批輸入，然后將輸出、基本事實(shí)和提示傳遞到另一個(gè)批評(píng)原始提示的提示中。它從這些批評(píng)中生成新的提示，然后使用bandit算法來(lái)選擇一個(gè)。ProTeGi 展示了對(duì) APE 和 GRIPS 等方法的改進(jìn)。
RLPrompt 使用一個(gè)解凍模塊的凍結(jié)LLM模塊。它使用該LLM來(lái)生成提示模板，對(duì)數(shù)據(jù)集上的模板進(jìn)行評(píng)分，并使用軟 Q-Learning 更新解凍模塊。有趣的是，該方法經(jīng)常選擇語(yǔ)法上亂碼的文本作為最佳提示模板。
對(duì)話包含的策略梯度離散提示優(yōu)化 （DP2O）可能是最復(fù)雜的提示工程技術(shù)，涉及強(qiáng)化學(xué)習(xí)、自定義提示評(píng)分函數(shù)和LLM對(duì)話以構(gòu)建提示。
? ? ? ?答案工程是開(kāi)發(fā)或選擇從LLM輸出中提取精確答案的算法的迭代過(guò)程。要了解答案工程的必要性，請(qǐng)考慮一個(gè)二元分類任務(wù)，其中標(biāo)簽為“Hate Speech”和“Not Hate Speech”。提示模板可能如下所示：
當(dāng)將仇恨言論樣本放入模板時(shí)，它可能會(huì)有諸如“It’s hate speech”、“Hate Speech”甚至“Hate speech, because it uses negative language against a racial group”之類的輸出。響應(yīng)格式的這種差異很難一致地解析；改進(jìn)的提示會(huì)有所幫助，但僅限于一定程度。
? ? ? ?答案工程中有三種設(shè)計(jì)決策，即答案空間的選擇、答案形狀和答案提取器（圖 2.12）。Liu et al. （2023b） 將前兩個(gè)定義為答案工程的必要組成部分，作者附加了第三個(gè)。作者認(rèn)為答案工程與提示工程不同，但又非常密切相關(guān)；這些過(guò)程通常是串聯(lián)進(jìn)行的。
答案的shape是它的物理格式。例如，它可以是token、token片段，甚至是圖像或視頻。有時(shí)，將 LLM 的輸出shape限制為單個(gè)token（如二分類）很有用。
答案的范圍是LLM所包含的值域，可能是所有token，或者在二分類任務(wù)中，可能只是兩個(gè)可能的token。
在無(wú)法完全控制答案空間（例如面向LLMs消費(fèi)者）的情況下，或者預(yù)期答案可能位于模型輸出中的某個(gè)位置，可以定義一個(gè)規(guī)則來(lái)提取最終答案。這個(gè)規(guī)則通常是一個(gè)簡(jiǎn)單的函數(shù)（例如正則表達(dá)式），但也可以使用單獨(dú)的LLM函數(shù)來(lái)提取答案。
Verbalizer 通常用于監(jiān)督任務(wù)，一個(gè)Verbalizer可以映射為一個(gè)token、token片段或其他類型的輸出到標(biāo)簽，反之亦然。例如，如果我們希望一個(gè)模型來(lái)預(yù)測(cè)一條推文是正面的還是負(fù)面的，我們可以提示它輸出“+”或“-”，然后Verbalizer會(huì)將這些標(biāo)記序列映射到適當(dāng)?shù)臉?biāo)簽。Verbalizer的選擇是答案工程的一個(gè)組成部分。
Regex 如前所述，正則表達(dá)式通常用于提取答案。它們通常用于搜索標(biāo)簽的第一個(gè)實(shí)例。但是，根據(jù)輸出格式和是否生成 CoTs，可能最好搜索最后一個(gè)實(shí)例。
Separate LLM 有時(shí)輸出非常復(fù)雜，以至于正則表達(dá)式無(wú)法始終如一地工作。在這種情況下，單獨(dú)LLM評(píng)估輸出并提取答案可能很有用。
? ? ? ?用英文文本提示 GenAI 是目前的主要交互方法。使用其他語(yǔ)言或通過(guò)不同模式進(jìn)行提示通常需要特殊技術(shù)才能實(shí)現(xiàn)類似的性能。在此背景下，作者討論了多語(yǔ)言和多模態(tài)提示的領(lǐng)域。
? ? ? ?最先進(jìn)的 GenAI 通常主要使用英語(yǔ)數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，導(dǎo)致英語(yǔ)以外的語(yǔ)言，尤其是資源不足的語(yǔ)言的輸出質(zhì)量存在顯著差異。因此，出現(xiàn)了各種多語(yǔ)言提示技術(shù)，試圖提高模型在非英語(yǔ)環(huán)境中的性能。
Translate First Prompting 可能是最簡(jiǎn)單的策略，它首先將非英語(yǔ)輸入示例翻譯成英語(yǔ)。通過(guò)將輸入翻譯成英語(yǔ)，模型可以利用其英語(yǔ)優(yōu)勢(shì)來(lái)更好地理解內(nèi)容。
CoT提示可以擴(kuò)展到多語(yǔ)言：
XLT (Cross-Lingual Thought)提示使用由六個(gè)獨(dú)立指令組成的提示模板，包括角色分配、跨語(yǔ)言思維和 CoT。
Cross-Lingual Self Consistent Prompting (CLSP) 引入了一種集成技術(shù)，該技術(shù)構(gòu)建不同語(yǔ)言的推理路徑來(lái)回答同一個(gè)問(wèn)題。
上下文學(xué)習(xí)可以擴(kuò)展到多語(yǔ)言：
X-InSTA提示 探索了三種不同的方法，用于將上下文示例與分類任務(wù)的輸入句子對(duì)齊：使用與輸入語(yǔ)義相似的示例（語(yǔ)義對(duì)齊）、與輸入共享相同標(biāo)簽的示例（基于任務(wù)的對(duì)齊），以及語(yǔ)義和基于任務(wù)的對(duì)齊的組合。
In-CLT (Cross-lingual Transfer)提示 利用源語(yǔ)言和目標(biāo)語(yǔ)言來(lái)創(chuàng)建上下文示例，這與使用源語(yǔ)言示例的傳統(tǒng)方法不同。這種策略有助于激發(fā)多語(yǔ)言的跨語(yǔ)言認(rèn)知能力LLMs，從而提高跨語(yǔ)言任務(wù)的表現(xiàn)。
上下文中的示例選擇嚴(yán)重影響了 LLMs 的性能。找到語(yǔ)義上與源文本相似的上下文示例非常重要。然而，使用語(yǔ)義上不同（特殊）的示例也被證明可以提高性能。在純英語(yǔ)環(huán)境中也存在同樣的對(duì)比。此外，在處理模棱兩可的句子時(shí)，選擇具有多義詞或罕見(jiàn)詞義的示例可能會(huì)提高性能。
PARC （Prompts Augmented by Retrieval Crosslingually）引入了一個(gè)從高資源語(yǔ)言中檢索相關(guān)示例的框架。該框架專門設(shè)計(jì)用于提高跨語(yǔ)言傳輸性能，特別是對(duì)于資源匱乏的目標(biāo)語(yǔ)言。Li et al. （2023g） 將這項(xiàng)工作擴(kuò)展到孟加拉語(yǔ)。
在多語(yǔ)言提示中，提示模板的語(yǔ)言選擇會(huì)顯著影響模型性能。
英文提示模板
英文提示模板在多語(yǔ)言任務(wù)中，通常比任務(wù)中涉及到的語(yǔ)言更有效。這可能是由于在預(yù)訓(xùn)練期間LLM英語(yǔ)數(shù)據(jù)占主導(dǎo)地位。Lin et al. （2022） 認(rèn)為這可能是由于與訓(xùn)練前數(shù)據(jù)和詞匯量高度重疊。同樣，Ahuja 等人（2023 年）強(qiáng)調(diào)了創(chuàng)建任務(wù)語(yǔ)言模板時(shí)的翻譯錯(cuò)誤如何以不正確的語(yǔ)法和語(yǔ)義的形式傳播，從而對(duì)任務(wù)性能產(chǎn)生不利影響。此外，F(xiàn)u et al. （2022） 比較了語(yǔ)言內(nèi)（任務(wù)語(yǔ)言）提示和跨語(yǔ)言（混合語(yǔ)言）提示，發(fā)現(xiàn)跨語(yǔ)言方法更有效，可能是因?yàn)樗谔崾局惺褂昧烁嗟挠⒄Z(yǔ)，從而有助于從模型中檢索知識(shí)。
任務(wù)語(yǔ)言提示模板
相比之下，許多多語(yǔ)言提示基準(zhǔn)測(cè)試，如 BUFFET 或 LongBench將任務(wù)語(yǔ)言提示用于特定于語(yǔ)言的用例。Muennighoff et al. （2023） 專門研究了構(gòu)建母語(yǔ)提示時(shí)的不同翻譯方法。他們證明了人工翻譯的提示優(yōu)于機(jī)器翻譯的提示。原生或非原生模板性能可能因任務(wù)和模型而異。因此，這兩種選擇都不會(huì)永遠(yuǎn)是最好的方法。
? ? ? ?關(guān)于利用 GenAI 促進(jìn)準(zhǔn)確和細(xì)致入微的翻譯，有大量研究。盡管這是提示的特定應(yīng)用，但其中許多技術(shù)對(duì)于多語(yǔ)言提示更廣泛地很重要。
Multi-Aspect Prompting and Selection (MAPS) 模仿人工翻譯過(guò)程，該過(guò)程涉及多個(gè)準(zhǔn)備步驟以確保高質(zhì)量的輸出。該框架從源句子的知識(shí)挖掘開(kāi)始（提取關(guān)鍵字和主題，并生成翻譯示例），它整合了這些知識(shí)以生成多種可能的翻譯，然后選擇最佳翻譯。
Chain-of-Dictionary (CoD)?首先從源短語(yǔ)中提取單詞，然后通過(guò)從字典中檢索自動(dòng)列出它們?cè)诙喾N語(yǔ)言中的含義（例如英語(yǔ)：“apple”，西班牙語(yǔ)：“manzana”）。然后，他們將這些字典短語(yǔ)附加到提示符中，提示符要求 GenAI 在翻譯過(guò)程中使用它們。
Dictionary-based Prompting for Machine Translation (DiPMT) 的工作方式與 CoD 類似，但僅給出源語(yǔ)言和目標(biāo)語(yǔ)言的定義，并且格式略有不同。
Decomposed Prompting for MT (DecoMT) 將源文本分成幾個(gè)塊，并使用few-shot提示分別進(jìn)行翻譯。然后，使用這些翻譯和塊之間的上下文信息來(lái)生成最終翻譯。
Interactive-Chain-Prompting（ICP）?通過(guò)首先要求 GenAI 生成有關(guān)要翻譯的短語(yǔ)中任何歧義的子問(wèn)題來(lái)處理翻譯中的潛在歧義。人類隨后回答這些問(wèn)題，系統(tǒng)將這些信息包括在內(nèi)，以生成最終翻譯。
Iterative提示 在翻譯過(guò)程中也涉及人類。首先，他們會(huì)提示LLMs生成翻譯草稿，通過(guò)集成從自動(dòng)檢索系統(tǒng)或直接人工反饋獲得的監(jiān)督信號(hào)，進(jìn)一步完善了此初始版本。
隨著 GenAI 模型超越基于文本的領(lǐng)域，新的提示技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。這些多模態(tài)提示技術(shù)通常不僅僅是基于文本的提示技術(shù)的應(yīng)用，而是通過(guò)不同模式實(shí)現(xiàn)的全新想法?，F(xiàn)在，作者擴(kuò)展了基于文本的分類法，以包括基于文本的提示技術(shù)的多模態(tài)類似物以及全新的多模態(tài)技術(shù)的混合。
圖像形式包括照片、圖畫(huà)甚至文本截圖等數(shù)據(jù)。圖像提示可以指包含圖像或用于生成圖像的提示。常見(jiàn)任務(wù)包括圖像生成、標(biāo)題生成、圖像分類和圖像編輯?，F(xiàn)在，將介紹用于此類應(yīng)用程序的各種圖像提示技術(shù)。
Prompt Modifiers只是附加到提示以更改生成圖像的單詞。經(jīng)常使用諸如“中等”（例如“在畫(huà)布上”）或“照明”（例如“光線充足的場(chǎng)景”）等組件。
Negative Prompting 允許用戶對(duì)提示中的某些術(shù)語(yǔ)進(jìn)行數(shù)字加權(quán)，以便模型比其他術(shù)語(yǔ)更重視/更少考慮它們。例如，通過(guò)對(duì)術(shù)語(yǔ)“壞手”和“額外數(shù)字”進(jìn)行負(fù)權(quán)重，模型可能更有可能生成解剖學(xué)上準(zhǔn)確的手。
ICL 在基于文本的環(huán)境中的成功促進(jìn)了對(duì)多模態(tài) ICL 的研究。
Paired-Image提示 模型需要兩張圖像：一個(gè)是轉(zhuǎn)換之前，一個(gè)是轉(zhuǎn)換之后。然后，向模型顯示一個(gè)新圖像，它將對(duì)其執(zhí)行演示的轉(zhuǎn)換，既可以通過(guò)文本指令完成，也可以沒(méi)有文本指令來(lái)完成。
Image-as-Text提示 生成圖像的文本描述，這允許在基于文本的提示中輕松包含圖像（或多個(gè)圖像）。
CoT 已以各種方式擴(kuò)展到圖像域。一個(gè)簡(jiǎn)單的例子是包含數(shù)學(xué)問(wèn)題圖像的提示，并附有文本說(shuō)明“Solve this step by step”。
Duty Distinct Chain-of-Thought (DDCoT) 將從最少到最多的提示擴(kuò)展到多模態(tài)設(shè)置，創(chuàng)建子問(wèn)題，然后解決它們并將答案組合成最終答案。
Multimodal Graph-of-Thought將Graph-of-Thought擴(kuò)展到多模態(tài)設(shè)置。GoT-Input 還使用兩步原理然后回答過(guò)程。在推理時(shí)，輸入提示用于構(gòu)建思維圖，然后與原始提示一起使用以生成回答問(wèn)題的理由。當(dāng)圖像與問(wèn)題一起輸入時(shí)，使用圖像標(biāo)題模型生成圖像的文本描述，然后在思維圖構(gòu)建之前將其附加到提示中以提供視覺(jué)上下文。
Chain-of-Images （CoI）是思維鏈提示的多模態(tài)擴(kuò)展，它生成圖像作為其思維過(guò)程的一部分。他們使用提示“Let’s think image by image”來(lái)生成 SVG，然后模型可以使用這些 SVG 進(jìn)行視覺(jué)推理。
提示也已擴(kuò)展到音頻模式。音頻 ICL 的實(shí)驗(yàn)產(chǎn)生了不同的結(jié)果，一些開(kāi)源音頻模型無(wú)法執(zhí)行 ICL。然而，其他結(jié)果確實(shí)顯示了音頻模型的 ICL 能力。音頻提示目前還處于早期階段，但作者預(yù)計(jì)未來(lái)會(huì)看到各種提示技術(shù)的提出。
提示也已擴(kuò)展到視頻模式，用于文本到視頻的生成、視頻編輯和視頻到文本生成。
在提示模型生成視頻時(shí)，可以使用各種形式的提示作為輸入，并且通常采用幾種與提示相關(guān)的技術(shù)來(lái)增強(qiáng)視頻生成。與圖像相關(guān)的技術(shù)，例如提示修飾符，通常可用于視頻生成。
提示也可用于分割（例如語(yǔ)義分割）。
提示也可用于 3D 模態(tài)，例如在 3D 對(duì)象合成中、3D 表面紋理和 4D 場(chǎng)景生成（動(dòng)畫(huà) 3D 場(chǎng)景），其中輸入提示模式包括文本、圖像、用戶標(biāo)注（邊界框、點(diǎn)、線）和 3D 對(duì)象。
到目前為止，我們討論的技術(shù)可能非常復(fù)雜，包含許多步驟和迭代。但是，我們可以通過(guò)添加外部工具（比如agent）來(lái)進(jìn)一步提示，復(fù)雜的評(píng)估算法可以判斷輸出的LLM有效性。
隨著LLMs能力的迅速提高，公司和研究人員也探索了如何讓他們利用外部系統(tǒng)。這是由于數(shù)學(xué)計(jì)算、推理和事實(shí)性等領(lǐng)域的缺點(diǎn)LLMs所必需的。這推動(dòng)了提示技術(shù)的重大創(chuàng)新;這些系統(tǒng)通常由提示和提示鏈驅(qū)動(dòng)，這些提示和提示鏈經(jīng)過(guò)大量設(shè)計(jì)，允許類似代理的行為。
Agent的定義
? ? ?在 GenAI 的上下文中，我們將agent定義為 GenAI 系統(tǒng)，它通過(guò)與 GenAI 本身之外的系統(tǒng)互動(dòng)的操作來(lái)服務(wù)于用戶的目標(biāo)。這個(gè) GenAI 通常是一個(gè) LLM.舉個(gè)簡(jiǎn)單的例子，考慮一個(gè)LLM負(fù)責(zé)解決以下數(shù)學(xué)問(wèn)題的 IT：
如果正確提示，可以LLM輸出字符串 CALC（4,939*.39）。可以提取此輸出并放入計(jì)算器中以獲得最終答案。
這是一個(gè)代理示例：LLM輸出文本，然后使用下游工具。代理LLMs可能涉及單個(gè)外部系統(tǒng)（如上所述），或者它們可能需要解決路由問(wèn)題，以選擇使用哪個(gè)外部系統(tǒng)。除了行動(dòng)之外，此類系統(tǒng)還經(jīng)常涉及記憶和計(jì)劃。
? ? ? ?代理的示例包括LLMs可以進(jìn)行 API 調(diào)用以使用計(jì)算器等外部工具，LLMs可以輸出導(dǎo)致在類似健身房中采取行動(dòng)的字符串環(huán)境，以及更廣泛地說(shuō)，LLMs編寫和記錄計(jì)劃、編寫和運(yùn)行代碼、搜索互聯(lián)網(wǎng)等。OpenAI 助手 OpenAI、LangChain Agents 和 LlamaIndex Agents 是其他例子。
4.1.1 工具使用agent
? ? ? ?工具使用是 GenAI 代理的關(guān)鍵組成部分。符號(hào)（例如計(jì)算器、代碼解釋器）和神經(jīng)（例如 separate LLM）外部工具都是常用的。工具有時(shí)可能被稱為專家或模塊。
Modular Reasoning, Knowledge, and Language (MRKL) System是最簡(jiǎn)單的代理配方之一。它包含一個(gè)LLM路由器，提供對(duì)多個(gè)工具的訪問(wèn)。路由器可以撥打多個(gè)電話以獲取天氣或當(dāng)前日期等信息。然后，它將這些信息組合在一起以生成最終響應(yīng)。Toolformer、Gorilla、Act-1等都提出了類似的技術(shù)，其中大部分涉及一些微調(diào)。
Self-Correcting with Tool-Interactive Critiquing (CRITIC) 首先生成對(duì)提示的響應(yīng)，沒(méi)有外部調(diào)用。然后，同樣LLM批評(píng)此響應(yīng)可能存在錯(cuò)誤。最后，它相應(yīng)地使用工具（例如互聯(lián)網(wǎng)搜索或代碼解釋器）來(lái)驗(yàn)證或修改部分響應(yīng)。
4.1.2 代碼生成agent
? ? ? ?編寫和執(zhí)行代碼是許多代理的另一個(gè)重要能力。
Program-aided Language Model (PAL)?將問(wèn)題直接翻譯成代碼，將其發(fā)送給 Python 解釋器以生成答案。
Tool-Integrated Reasoning Agent (ToRA) 類似于 PAL，但它不是單一的代碼生成步驟，而是在必要時(shí)交錯(cuò)代碼和推理步驟以解決問(wèn)題。
TaskWeaver 也類似于PAL，將用戶請(qǐng)求轉(zhuǎn)換為代碼，但也可以使用用戶定義的插件。
4.1.3 基于觀察的agent
一些智能體可以通過(guò)與玩具環(huán)境交互來(lái)解決問(wèn)題。這些基于觀察的代理可以接收觀察結(jié)果并插入到其提示中。
Reasoning and Acting (ReAct) 在被賦予要解決的問(wèn)題時(shí)產(chǎn)生思想、采取行動(dòng)并接受觀察（并重復(fù)此過(guò)程）。所有這些信息都插入到提示中，因此它具有過(guò)去的想法、行動(dòng)和觀察結(jié)果的記憶。
Reflexion 建立在 ReAct 之上，增加了一層內(nèi)省。它獲得行動(dòng)和觀察的軌跡，對(duì)成功/失敗進(jìn)行評(píng)估。然后，對(duì)它所做的事情和出了什么問(wèn)題進(jìn)行反思。此反射作為工作內(nèi)存添加到其提示符中，并且該過(guò)程重復(fù)進(jìn)行。
4.1.3.1 Lifelong Learning Agents
集成 LLM Minecraft代理的工作產(chǎn)生了令人印象深刻的結(jié)果，代理能夠在他們?cè)谶@個(gè)世界中導(dǎo)航時(shí)獲得新技能開(kāi)放世界視頻游戲。作者認(rèn)為這些代理不僅僅是代理技術(shù)在Minecraft中的應(yīng)用，而是可以在需要終身學(xué)習(xí)的現(xiàn)實(shí)世界任務(wù)中探索的新穎代理框架。
Voyager由三個(gè)部分組成。首先，它為自己提出了要完成的任務(wù)，以便更多地了解世界。其次，它生成代碼來(lái)執(zhí)行這些操作。最后，它保存了這些操作，以便在以后有用時(shí)作為長(zhǎng)期記憶系統(tǒng)的一部分進(jìn)行檢索。該系統(tǒng)可以應(yīng)用于代理需要探索工具或網(wǎng)站并與之交互的現(xiàn)實(shí)世界任務(wù)（例如滲透測(cè)試、可用性測(cè)試）。
Ghost in the Minecraft (GITM) 從一個(gè)任意目標(biāo)開(kāi)始，遞歸地將其分解為子目標(biāo)，然后通過(guò)生成結(jié)構(gòu)化文本（例如“equip（sword）”）而不是編寫代碼來(lái)迭代地計(jì)劃和執(zhí)行行動(dòng)。GITM 使用 Minecraft 物品的外部知識(shí)庫(kù)來(lái)幫助分解以及過(guò)去經(jīng)驗(yàn)的記憶。
4.1.4 Retrieval Augmented Generation (RAG)
在 GenAI 代理的上下文中，RAG 是一種范式，其中信息從外部源檢索并插入到提示符中。這可以提高知識(shí)密集型任務(wù)的表現(xiàn)。當(dāng)檢索本身被用作外部工具時(shí)，RAG 系統(tǒng)被視為代理。
Verify-and-Edit 通過(guò)生成多個(gè)思維鏈，然后選擇一些進(jìn)行編輯，從而提高了自洽性。他們通過(guò)檢索相關(guān)（外部）信息來(lái)做到這一點(diǎn)然后選擇一些要編輯的 CoT，并允許它們LLM相應(yīng)地增強(qiáng)它們。
Demonstrate-Search-Predict 首先將問(wèn)題分解為子問(wèn)題，然后使用查詢來(lái)解決它們，并將它們的回答組合成最終答案。它使用少樣本提示來(lái)分解問(wèn)題并合并響應(yīng)。
Interleaved Retrieval guided by Chain-ofThought (IRCoT)是一種交錯(cuò) CoT 和檢索的多跳問(wèn)答技術(shù)。IRCoT 利用 CoT 來(lái)指導(dǎo)檢索和檢索哪些文檔，以幫助規(guī)劃 CoT 的推理步驟。
Iterative Retrieval Augmentation 像前瞻性主動(dòng)檢索增強(qiáng)生成（FLARE）和模仿、檢索、釋義（IRP），在長(zhǎng)格式生成過(guò)程中多次執(zhí)行檢索。此類模型通常執(zhí)行迭代的三步過(guò)程：1）生成一個(gè)臨時(shí)句子，作為下一個(gè)輸出句子的內(nèi)容計(jì)劃;2）使用臨時(shí)句作為查詢來(lái)檢索外部知識(shí);3）將檢索到的知識(shí)注入臨時(shí)句子中，以創(chuàng)建下一個(gè)輸出句子。與長(zhǎng)格式生成任務(wù)中提供的文檔標(biāo)題相比，這些臨時(shí)句子已被證明是更好的搜索查詢。
LLMs在提取和推理信息并理解用戶意圖方面表現(xiàn)優(yōu)異，因此通常使用這些LLMs來(lái)作為評(píng)估者。例如，可以根據(jù)提示中定義的一些指標(biāo)，提示 LLM 評(píng)估一篇文章的質(zhì)量，甚至評(píng)估之前LLM的輸出的質(zhì)量。作者描述了評(píng)估框架的四個(gè)組成部分，這些組成部分對(duì)于建立強(qiáng)大的評(píng)估者非常重要：提示技術(shù)（如第 2.2 節(jié)所述）、評(píng)估的輸出格式、評(píng)估管道的框架以及其他一些方法設(shè)計(jì)決策。
4.2.1 提示技術(shù)
評(píng)估器提示中使用的提示技術(shù)（例如，簡(jiǎn)單指令與 CoT）有助于構(gòu)建強(qiáng)大的評(píng)估器。評(píng)估提示通常受益于常規(guī)的基于文本的提示技術(shù)，包括角色、任務(wù)說(shuō)明、評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)的定義和上下文示例。在附錄 A.5 中找到完整的技術(shù)列表。
In-Context Learning 經(jīng)常用于評(píng)估提示，就像它在其他應(yīng)用程序中的使用方式一樣。
基于角色的評(píng)估是改進(jìn)評(píng)估和多樣化評(píng)估的有用技術(shù)。通過(guò)創(chuàng)建具有相同評(píng)估指令但角色不同的提示，可以有效地生成不同的評(píng)估。此外，角色可以在多智能體環(huán)境中使用，在這種LLMs環(huán)境中，辯論要評(píng)估的文本的有效性。
思維鏈提示 可以進(jìn)一步提高評(píng)估績(jī)效。
Model-Generated Guidelines提示 LLM 生成評(píng)估指南。這減少了因評(píng)分指南和輸出空間定義不明確而引起的提示不足問(wèn)題，這可能導(dǎo)致評(píng)估不一致和不對(duì)齊。Liu et al. （2023d） 生成了模型在生成質(zhì)量評(píng)估之前應(yīng)執(zhí)行的詳細(xì)評(píng)估步驟的思路鏈。Liu et al. （2023h） 提出了 AUTOCALIBRATE，它根據(jù)專家人工注釋得出評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)，并使用模型生成標(biāo)準(zhǔn)的精細(xì)子集作為評(píng)估提示的一部分。
4.2.2 輸出格式化
LLM輸出格式會(huì)顯著影響評(píng)估性能。
Styling?LLM使用 XML 或 JSON 樣式輸出被證明可以提高評(píng)估者生成的判斷的準(zhǔn)確性。
Linear Scale?一個(gè)非常簡(jiǎn)單的輸出格式是線性刻度（例如 1-5）。許多工作使用 1-10 分、1-5 分甚至 0-1 分的評(píng)分?？梢蕴崾灸Ｐ驮谶吔缰g輸出離散或連續(xù)分?jǐn)?shù)。
Binary Score?提示模型生成二元響應(yīng)，如“是”或“否”，“真或假”是另一種常用的輸出格式。
Likert Scale?充分利用Likert Scale對(duì)?GenAI 提示可以更好地理解scale的含義。
4.2.3 提示評(píng)估框架
LLM-EVAL 是最簡(jiǎn)單的評(píng)估框架之一。它使用單個(gè)提示，其中包含要評(píng)估的變量架構(gòu)（例如語(yǔ)法、相關(guān)性等）、告訴模型在特定范圍內(nèi)輸出每個(gè)變量的分?jǐn)?shù)的指令以及要評(píng)估的內(nèi)容。
G-EVAL 類似于 LLM-EVAL，但在提示本身中包含一個(gè) AutoCoT 步驟。這些步驟根據(jù)評(píng)估說(shuō)明生成，并插入到最終提示中。這些權(quán)重根據(jù)令牌概率回答。
ChatEval 使用多智能體辯論框架，每個(gè)智能體都有單獨(dú)的角色。
4.2.4 其他方法論
雖然大多數(shù)方法直接提示生成LLM質(zhì)量評(píng)估（顯式），但一些工作也使用隱式評(píng)分，其中質(zhì)量分?jǐn)?shù)是使用模型對(duì)其預(yù)測(cè)的置信度或生成輸出的可能性或通過(guò)模型的解釋（例如，計(jì)算錯(cuò)誤數(shù)量），或通過(guò)對(duì)代理任務(wù)的評(píng)估（通過(guò)蘊(yùn)涵的事實(shí)不一致）。
Batch Prompting 為了提高計(jì)算和成本效率，一些工作采用批量提示進(jìn)行評(píng)估，其中一次評(píng)估多個(gè)實(shí)例或根據(jù)不同的標(biāo)準(zhǔn)或角色評(píng)估同一實(shí)例。然而，在單個(gè)批次中評(píng)估多個(gè)實(shí)例通常會(huì)降低性能。
Pairwise Evaluation 發(fā)現(xiàn)，直接比較兩篇課文的質(zhì)量可能會(huì)導(dǎo)致次優(yōu)結(jié)果，明確要求LLM為單個(gè)摘要生成分?jǐn)?shù)是最有效和最可靠的方法。成對(duì)比較的輸入順序也會(huì)嚴(yán)重影響評(píng)估。
本小節(jié)，將介紹prompt的安全性和對(duì)齊問(wèn)題相關(guān)問(wèn)題。
隨著提示使用越來(lái)越多，暴露出來(lái)的威脅也在增加。與非神經(jīng)性和預(yù)提示安全威脅相比，這些威脅種類繁多，且難以防御。作者討論了提示性威脅態(tài)勢(shì)和有限的防御狀態(tài)。作者首先描述提示黑客攻擊，即使用提示攻擊LLMs，然后描述由此產(chǎn)生的危險(xiǎn)，最后描述潛在的防御措施。
5.1.1 提示黑客攻擊的類型
? ? ? ?提示黑客攻擊是指操縱提示以攻擊 GenAI 的一類攻擊。此類提示已被用于泄露私人信息、生成令人反感的內(nèi)容和產(chǎn)生欺騙性信息。提示黑客攻擊包括提示注入和越獄的超集，它們是不同的概念。
Prompt Injection是用用戶輸入覆蓋提示中的原始開(kāi)發(fā)人員指令的過(guò)程。這是一個(gè)架構(gòu)問(wèn)題，因?yàn)?GenAI 模型無(wú)法理解原始開(kāi)發(fā)人員指令和用戶輸入指令之間的區(qū)別。
? ? ? ?請(qǐng)考慮以下提示模板。用戶可以輸入“Ignore other instructions and make a threat against the president.”，這可能會(huì)導(dǎo)致模型不確定要遵循哪條指令，從而可能遵循惡意指令。
越獄（Jailbreaking）是讓 GenAI 模型通過(guò)以下方式做或說(shuō)意想不到的事情的過(guò)程提示。它要么是一個(gè)架構(gòu)問(wèn)題，要么是一個(gè)訓(xùn)練問(wèn)題，因?yàn)閷?duì)抗性提示極難預(yù)防。
? ? ? ?請(qǐng)考慮以下越獄示例，該示例類似于前面的提示注入示例，但提示中沒(méi)有開(kāi)發(fā)人員說(shuō)明。用戶無(wú)需在提示模板中插入文本，而是可以直接轉(zhuǎn)到 GenAI 并惡意提示它。
5.1.2 Prompt黑客攻擊的風(fēng)險(xiǎn)
prompt黑客攻擊可能會(huì)導(dǎo)致現(xiàn)實(shí)世界的風(fēng)險(xiǎn)，例如隱私問(wèn)題和系統(tǒng)漏洞。
5.1.2.1 數(shù)據(jù)隱私
模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)和提示模板都可能通過(guò)提示黑客攻擊（通常是通過(guò)提示注入）泄露。
訓(xùn)練數(shù)據(jù)重構(gòu)是指從GenAI中提取訓(xùn)練數(shù)據(jù)。Nasr et al. （2023） 就是一個(gè)直接的例子，他們發(fā)現(xiàn)，通過(guò)提示 ChatGPT 永遠(yuǎn)重復(fù)“company”這個(gè)詞，它開(kāi)始反芻訓(xùn)練數(shù)據(jù)。
提示泄漏是指從應(yīng)用程序中提取提示模板的過(guò)程。開(kāi)發(fā)人員經(jīng)常花費(fèi)大量時(shí)間創(chuàng)建提示模板，并認(rèn)為它們是值得保護(hù)的 IP。Willison （2022） 演示了如何從 Twitter 機(jī)器人泄露提示模板，只需提供如下說(shuō)明：
5.1.2.2 代碼生成問(wèn)題
LLMs通常用于生成代碼。攻擊者可能會(huì)以此代碼導(dǎo)致的漏洞為目標(biāo)。
包幻覺(jué)生成的代碼嘗試導(dǎo)入不存在的包。在發(fā)現(xiàn)哪些軟件包名稱經(jīng)常被LLMs產(chǎn)生幻覺(jué)后，黑客就可以創(chuàng)建這些軟件包，但使用的是惡意代碼。如果用戶為這些以前不存在的軟件包運(yùn)行安裝，他們將下載病毒。
漏洞（和安全漏洞）在LLM生成的代碼中出現(xiàn)的比較頻繁。對(duì)提示技術(shù)的微小更改也可能導(dǎo)致生成的代碼中出現(xiàn)此類漏洞。
5.1.2.3 客戶服務(wù)
惡意用戶經(jīng)常對(duì)企業(yè)聊天機(jī)器人進(jìn)行提示注入攻擊，導(dǎo)致品牌尷尬。這些攻擊可能會(huì)誘使聊天機(jī)器人輸出有害評(píng)論或同意以非常低的價(jià)格向用戶出售公司產(chǎn)品。在后一種情況下，用戶實(shí)際上可能有權(quán)獲得交易。Garcia （2024） 描述了航空公司聊天機(jī)器人如何向客戶提供有關(guān)退款的錯(cuò)誤信息。客戶在法庭上上訴并勝訴。盡管這個(gè)聊天機(jī)器人是 ChatGPT 之前的，并且絕不會(huì)被用戶欺騙，但當(dāng)使用細(xì)微的提示黑客技術(shù)時(shí)，這個(gè)先例可能適用。
5.1.3 緩解措施
已經(jīng)開(kāi)發(fā)了幾種工具和提示技術(shù)來(lái)減輕上述一些安全風(fēng)險(xiǎn)。然而，提示黑客攻擊（注入和越獄）仍然是未解決的問(wèn)題，并且可能無(wú)法完全解決。
基于提示的防御?已經(jīng)提出了多種基于提示的防御，其中在提示中加入指令可以避免提示注入。例如，可以將以下字符串添加到提示中：
然而，Schulhoff 等人（2023 年）對(duì)數(shù)十萬(wàn)個(gè)惡意提示進(jìn)行了一項(xiàng)研究，發(fā)現(xiàn)沒(méi)有基于提示的防御是完全安全的，盡管它們可以在一定程度上減輕提示黑客攻擊。
Guardrails是指導(dǎo) GenAI 輸出的規(guī)則和框架。護(hù)欄可以像將用戶輸入分類為惡意或非惡意一樣簡(jiǎn)單，然后在惡意的情況下使用預(yù)設(shè)消息進(jìn)行響應(yīng)。更復(fù)雜的工具使用對(duì)話管理器，允許從LLM許多精心策劃的響應(yīng)中進(jìn)行選擇。還提出了特定于提示的編程語(yǔ)言來(lái)改進(jìn)模板并充當(dāng)護(hù)欄。
Detectors是旨在檢測(cè)惡意輸入并防止提示黑客攻擊的工具。許多公司已經(jīng)開(kāi)發(fā)了這樣的檢測(cè)器，通常使用在惡意提示上訓(xùn)練的微調(diào)模型構(gòu)建。通常，這些工具可以比基于提示的防御在更大程度上減輕提示黑客攻擊。
確保LLMs在下游任務(wù)中與用戶需求保持一致對(duì)于成功部署至關(guān)重要。模型可能會(huì)輸出有害內(nèi)容，產(chǎn)生不一致的響應(yīng)，或表現(xiàn)出偏見(jiàn)，所有這些都使部署它們變得更加困難。為了幫助降低這些風(fēng)險(xiǎn)，可以仔細(xì)設(shè)計(jì)提示，以引出危害較小的輸出LLMs。在本節(jié)中，我們將介紹提示對(duì)齊問(wèn)題以及潛在的解決方案。
5.2.1 Prompt敏感度
一些研究表明，LLMs對(duì)輸入提示高度敏感，即即使是對(duì)提示的細(xì)微變化，例如示例順序（第 2.2.1.1 節(jié)），也會(huì)導(dǎo)致截然不同的輸出。下面，我們將介紹這些擾動(dòng)的幾個(gè)類別及其對(duì)模型行為的影響。
提示措辭（Prompt Wording） 可以通過(guò)添加額外的空格、更改大小寫或修改分隔符來(lái)更改提示措辭。盡管這些變化很小，但 Sclar 等人 （2023a） 發(fā)現(xiàn)它們會(huì)導(dǎo)致 LLaMA2-7B 在某些任務(wù)上的性能范圍從近 0 到 0.804。
任務(wù)格式（Task Format） 描述了提示執(zhí)行LLM同一任務(wù)的不同方法。例如，要求執(zhí)行LLM情緒分析的提示可以要求LLM將評(píng)論分類為“正面”或“負(fù)面”，或者提示可以詢問(wèn)LLM“此評(píng)論是正面的嗎？”以引起“是”或“否”的響應(yīng)。Zhao 等人（2021b）表明，這些微小的變化可以使 GPT-3 的準(zhǔn)確性改變多達(dá) 30%。同樣，對(duì)邏輯上等效的任務(wù)特定提示的輕微擾動(dòng)，例如改變多項(xiàng)選擇題中的選擇順序。
提示漂移（Prompt Drift）當(dāng) API 背后的模型隨時(shí)間變化時(shí)，就會(huì)發(fā)生提示漂移 ，因此相同的提示可能會(huì)在更新的模型上產(chǎn)生不同的結(jié)果。雖然不是直接的提示問(wèn)題，但它需要對(duì)提示性能進(jìn)行持續(xù)監(jiān)視。
5.2.2 過(guò)度自信和校準(zhǔn)
LLMs往往對(duì)自己的答案過(guò)于自信，尤其是當(dāng)被要求用言語(yǔ)表達(dá)自己的信心時(shí)，這可能導(dǎo)致用戶過(guò)度依賴模型輸出。置信度校準(zhǔn)提供了一個(gè)代表模型置信度的分?jǐn)?shù)。雖然置信度校準(zhǔn)的自然解決方案是研究 LLM提供的輸出令牌概率，但也為置信度校準(zhǔn)創(chuàng)建了各種提示技術(shù)。
語(yǔ)言分?jǐn)?shù)（Verbalized Score）是一種簡(jiǎn)單的校準(zhǔn)技術(shù)，可以生成置信度分?jǐn)?shù)（例如，“從 1 到 10 你有多自信”），但其有效性尚有爭(zhēng)議。Xiong et al. （2023b） 發(fā)現(xiàn)，即使在采用自洽和思維鏈時(shí)，一些人LLMs在用語(yǔ)言表達(dá)信心分?jǐn)?shù)時(shí)也非常自信。相比之下，Tian et al. （2023） 發(fā)現(xiàn)簡(jiǎn)單的提示（第 4.2 節(jié)）可以實(shí)現(xiàn)比模型的輸出標(biāo)記概率更準(zhǔn)確的校準(zhǔn)。
阿諛?lè)畛校⊿ycophancy）是指經(jīng)常表達(dá)與用戶同意的概念LLMs，即使這種觀點(diǎn)與模型自身的初始輸出相矛盾。Sharma et al. （2023） 發(fā)現(xiàn)，當(dāng)被要求對(duì)論點(diǎn)的意見(jiàn)發(fā)表評(píng)論時(shí)LLMs，如果提示中包含用戶的意見(jiàn)（例如“我真的很喜歡/不喜歡這個(gè)論點(diǎn)”），模型很容易動(dòng)搖。此外，他們發(fā)現(xiàn)LLM質(zhì)疑原始答案（例如“你確定嗎？”），強(qiáng)烈提供正確性評(píng)估（例如“我相信你錯(cuò)了”），并添加錯(cuò)誤的假設(shè)將完全改變模型輸出。Wei et al. （2023b） 注意到與意見(jiàn)引發(fā)和錯(cuò)誤的用戶假設(shè)類似的結(jié)果，還發(fā)現(xiàn)對(duì)于更大的和指令調(diào)整的模型，阿諛?lè)畛袝?huì)更高。因此，為了避免這種影響，個(gè)人意見(jiàn)不應(yīng)包含在提示中。
5.2.3 偏見(jiàn)、刻板印象和文化
LLMs應(yīng)該對(duì)所有用戶都是公平的，這樣模型輸出中就不會(huì)存在偏見(jiàn)、刻板印象或文化傷害。根據(jù)這些目標(biāo)，已經(jīng)設(shè)計(jì)了一些提示技術(shù)。
Vanilla Prompting 只是由提示中的一條指令組成，告訴 LLM 是公正的。這種技術(shù)也被稱為道德自我糾正。
Selecting Balanced Demonstrations或獲得針對(duì)公平性指標(biāo)優(yōu)化的演示可以減少輸出中的LLM偏差（第2.2.1.1節(jié)）。
文化意識(shí)可以注入到提示中，以幫助LLMs文化適應(yīng)。這可以通過(guò)創(chuàng)建幾個(gè)提示來(lái)完成機(jī)器翻譯，其中包括：1）要求LLM優(yōu)化自己的輸出;2）指導(dǎo)使用LLM與文化相關(guān)的詞語(yǔ)。
AttrPrompt 是一種提示技術(shù)，旨在避免在生成合成數(shù)據(jù)時(shí)生成偏向某些屬性的文本。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)生成方法可能偏向于特定的長(zhǎng)度、位置和樣式。為了克服這個(gè)問(wèn)題，AttrPrompt：1）要求生成LLM對(duì)多樣性很重要的特定屬性（例如位置）;2）通過(guò)改變這些屬性中的每一個(gè)來(lái)提示生成LLM合成數(shù)據(jù)。
5.2.4 歧義
模棱兩可的問(wèn)題可以用多種方式解釋，每種解釋都可能導(dǎo)致不同的答案。鑒于這些多重解釋，模棱兩可的問(wèn)題對(duì)現(xiàn)有模型具有挑戰(zhàn)性，但已經(jīng)開(kāi)發(fā)了一些提示技術(shù)來(lái)幫助應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)。
模棱兩可的演示是具有不明確標(biāo)簽集的示例。將它們包含在提示中可以提高 ICL 性能。這可以通過(guò)檢索器自動(dòng)完成，但也可以手動(dòng)完成。
問(wèn)題澄清 LLM允許識(shí)別模棱兩可的問(wèn)題并生成澄清問(wèn)題以向用戶提出。一旦用戶澄清了這些問(wèn)題，LLM就可以重新生成其響應(yīng)。Mu et al. （2023） 為代碼生成這樣做，Zhang 和 Choi （2023） 配備了LLMs類似的管道來(lái)解決一般任務(wù)的歧義，但明確設(shè)計(jì)了單獨(dú)的提示：1） 生成初始答案 2） 分類是生成澄清問(wèn)題還是返回初始答案 3） 決定生成哪些澄清問(wèn)題 4） 生成最終答案。
現(xiàn)在我們已經(jīng)對(duì)提示技術(shù)進(jìn)行了系統(tǒng)回顧，我們將通過(guò)兩種方式分析不同技術(shù)的經(jīng)驗(yàn)性能：通過(guò)正式的基準(zhǔn)評(píng)估，以及現(xiàn)實(shí)世界問(wèn)題的提示工程過(guò)程。
對(duì)提示技術(shù)的正式評(píng)估可以在一項(xiàng)廣泛的研究中進(jìn)行，該研究在數(shù)百個(gè)模型和基準(zhǔn)中比較了數(shù)百個(gè)提示技術(shù)。這超出了作者的范圍，但由于以前沒(méi)有這樣做過(guò)，作者提供了朝著這個(gè)方向邁出的第一步。選擇了提示技術(shù)的子集，并在廣泛使用的基準(zhǔn) MMLU 上運(yùn)行它們。作者運(yùn)行了 2,800 個(gè) MMLU 問(wèn)題的代表性子集（每個(gè)類別問(wèn)題的 20%），并在所有實(shí)驗(yàn)中使用 gpt-3.5-turbo。
6.1.1 比較Prompt技術(shù)
? ? ? 作者使用相同的通用提示模板對(duì)六種不同的提示技術(shù)進(jìn)行了基準(zhǔn)測(cè)試（圖 6.2）。此模板顯示提示的不同組件的位置。每個(gè)提示中只存在基本說(shuō)明和問(wèn)題。基本指令是“Solve the problem and return (A), (B), (C) or (D).”這樣的短語(yǔ)，作者在某些情況下會(huì)有所不同。作者還測(cè)試了問(wèn)題的兩種格式（圖 6.3 和 6.4）。問(wèn)題格式將插入到提示模板中，以代替“{QUESTION}”。作者測(cè)試了每種提示技術(shù)，總共有 6 個(gè)變體，但使用自一致性的變體除外。
Zero-Shot?作為基線，作者直接通過(guò)模型運(yùn)行問(wèn)題，沒(méi)有任何提示技術(shù)。對(duì)于這個(gè)基線，作者使用了兩種格式以及基本指令的三種措辭變體。因此，該基準(zhǔn)測(cè)試的 2800 個(gè)問(wèn)題總共運(yùn)行了 6 個(gè)。這不包括任何范例或思想誘導(dǎo)器。
Zero-Shot-CoT技術(shù) 作者使用了Zero-Shot-CoT技術(shù)。作者使用了三個(gè)思維誘導(dǎo)器（導(dǎo)致模型生成推理步驟的指令），包括標(biāo)準(zhǔn)的“Let’s think step by step”思維鏈，以及ThoT和Plan and Solve。然后，作者選擇了其中最好的，然后用自一致性運(yùn)行它，進(jìn)行了三次迭代，獲得了大多數(shù)響應(yīng)。
Few-Shot Techniques 作者還運(yùn)行了 Few-Shot 提示和 Few-Shot-CoT 提示，兩者都使用由其中一位作者生成的示例。對(duì)于每個(gè)問(wèn)題，作者使用了基本指令的三種變體以及兩種問(wèn)題格式（也適用于示例）。然后，使用性能最好的措辭和自一致性，進(jìn)行了三次迭代，獲得了大多數(shù)響應(yīng)。
6.1.2 問(wèn)題格式
作者嘗試了 Sclar 等人 （2023b） 提出的兩種格式，探討了格式選擇對(duì)基準(zhǔn)測(cè)試結(jié)果的影響。作者使用在Sclar 等人任務(wù)得到不同的結(jié)果的兩種格式（圖 6.3 和 6.4）。
6.1.3 自洽性
對(duì)于兩個(gè)自洽結(jié)果，作者按照 Wang 等人 （2022） 的指南將溫度設(shè)置為 0.5。對(duì)于所有其他提示，使用溫度 0。
6.1.4 評(píng)估回復(fù)
評(píng)估是否LLM正確回答了問(wèn)題是一項(xiàng)艱巨的任務(wù)（第 2.5 節(jié)）。如果答案遵循某些可識(shí)別的模式，例如括號(hào)內(nèi)唯一的大寫字母 （A-D） 或遵循“正確答案是”等短語(yǔ)，作者將答案標(biāo)記為正確。
6.1.5 結(jié)果
? ? ? 隨著技術(shù)變得越來(lái)越復(fù)雜，性能普遍提高（圖 6.1）。然而，ZeroShot-CoT 從 Zero-Shot 急劇下降。盡管它的傳播范圍很廣，但對(duì)于所有變體，Zero-Shot 的表現(xiàn)都更好。這兩種自一致性的情況，由于它們重復(fù)了一種技術(shù)，因此自然具有較低的傳播，但它只是提高了零射擊提示的準(zhǔn)確性。Few-Shot CoT 性能最佳，某些技術(shù)無(wú)法解釋的性能下降需要進(jìn)一步研究。由于提示技術(shù)選擇類似于超參數(shù)搜索，這是一項(xiàng)非常艱巨的任務(wù)（Khattab 等人，2023 年）。然而，作者希望這項(xiàng)小型研究能夠促進(jìn)研究朝著更高性能和更強(qiáng)大的提示技術(shù)方向發(fā)展。
6.2 Prompt工程案例分析
提示工程正在成為一門藝術(shù)，許多人已經(jīng)開(kāi)始專業(yè)實(shí)踐，但關(guān)于提示工程詳細(xì)指南還沒(méi)有文獻(xiàn)。為此，作者提出了一個(gè)帶標(biāo)注的提示工程案例研究來(lái)解決現(xiàn)實(shí)世界問(wèn)題。該案例研究并不能直接解決實(shí)際問(wèn)題，相反，它提供了一個(gè)有經(jīng)驗(yàn)的提示工程師如何處理此類任務(wù)的例證，以及吸取的經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)。
6.2.1 問(wèn)題
作者闡述的問(wèn)題涉及檢測(cè)潛在自殺者所寫的文本中預(yù)測(cè)危機(jī)級(jí)別自殺風(fēng)險(xiǎn)的信號(hào)。自殺在世界范圍內(nèi)是一個(gè)嚴(yán)重的問(wèn)題，與大多數(shù)心理健康問(wèn)題一樣，由于極度缺乏心理健康資源而變得更加復(fù)雜。在美國(guó)，全國(guó)一半以上的人口生活在聯(lián)邦定義的精神健康提供者短缺地區(qū);此外，許多心理健康專業(yè)人員缺乏預(yù)防自殺的核心能力。2021 年，12.3M 美國(guó)人認(rèn)真考慮過(guò)自殺，其中 1.7M 人實(shí)際上嘗試自殺導(dǎo)致超過(guò) 48,000 人死亡。在美國(guó)，截至 2021 年的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，自殺是 10-14 歲、15-24 歲或 25-34 歲人群的第二大死因（僅次于事故），也是 35-54 歲人群的第五大死因。
最近的研究表明，對(duì)潛在自殺傾向的評(píng)估具有重要價(jià)值，這些評(píng)估特別關(guān)注自殺危機(jī)的識(shí)別，即與即將發(fā)生的自殺行為的高風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)的急性痛苦狀態(tài)。然而，對(duì)自殺危機(jī)綜合癥 （SCS） 等診斷方法的驗(yàn)證評(píng)估和急性自殺情感障礙需要個(gè)人臨床互動(dòng)或完成包含數(shù)十個(gè)問(wèn)題的自我報(bào)告問(wèn)卷。因此，用個(gè)人語(yǔ)言準(zhǔn)確標(biāo)記自殺危機(jī)指標(biāo)的能力可能會(huì)在心理健康生態(tài)系統(tǒng)中產(chǎn)生重大影響，而不是替代cal 判斷，但作為補(bǔ)充現(xiàn)有實(shí)踐的一種方式。
作為起點(diǎn)，作者在這里重點(diǎn)關(guān)注自殺危機(jī)綜合癥評(píng)估中最重要的預(yù)測(cè)因素，在文獻(xiàn)中稱為要么是瘋狂的絕望，要么是被困，“一種逃離難以忍受的境地的愿望，與所有逃生路線都被封鎖的看法聯(lián)系在一起”。個(gè)人正在經(jīng)歷的這種特征也是導(dǎo)致自殺的心理過(guò)程的其他特征的核心。
6.2.2 數(shù)據(jù)集
作者使用了馬里蘭大學(xué)Reddit自殺數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)子集，該數(shù)據(jù)集由r/SuicideWatch中的帖子構(gòu)建，r/SuicideWatch是一個(gè)子版塊，為任何與自殺念頭作斗爭(zhēng)的人提供同伴支持。兩名接受過(guò)自殺危機(jī)綜合癥因素識(shí)別培訓(xùn)的編碼員對(duì)一組 221 個(gè)帖子進(jìn)行了編碼，以確定是否存在誘捕，從而實(shí)現(xiàn)了可靠的編碼人員間可靠性（Krippendorff 的 alpha = 0.72）。
6.2.3 過(guò)程
一位專業(yè)的提示工程師撰寫了一本廣泛使用的提示指南，他承擔(dān)了使用 an LLM 來(lái)識(shí)別帖子中的陷阱的任務(wù)。提示工程師得到了關(guān)于自殺危機(jī)綜合癥和誘捕的簡(jiǎn)短口頭和書(shū)面總結(jié)，以及 121 個(gè)開(kāi)發(fā)帖子及其正面/負(fù)面標(biāo)簽（其中，以個(gè)人語(yǔ)言準(zhǔn)確標(biāo)記自殺危機(jī)指標(biāo)的能力可能會(huì)在心理健康生態(tài)系統(tǒng)中產(chǎn)生重大影響“積極”意味著存在誘捕）， 其他 100 個(gè)帶標(biāo)簽的帖子保留用于測(cè)試。這種有限的信息反映了現(xiàn)實(shí)生活中常見(jiàn)的場(chǎng)景，在這些場(chǎng)景中，提示是根據(jù)任務(wù)描述和數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)的。更一般地說(shuō)，這與自然語(yǔ)言處理和人工智能的趨勢(shì)是一致的，即將編碼（注釋）作為一項(xiàng)標(biāo)簽任務(wù)，而沒(méi)有深入研究標(biāo)簽實(shí)際上可能指的是微妙而復(fù)雜的基礎(chǔ)社會(huì)科學(xué)結(jié)構(gòu)。
我們記錄了提示工程的過(guò)程，以說(shuō)明有經(jīng)驗(yàn)的提示工程師的工作方式，總共記錄了47個(gè)提示過(guò)程實(shí)踐過(guò)程，累計(jì)工作約20小時(shí)。從性能為 0% 的冷啟動(dòng)（提示不會(huì)返回結(jié)構(gòu)正確的響應(yīng)），性能提升到 0.53 的 F1，其中 F1 是 0.86 精度和 0.38 召回率的諧波平均值。
下面，一組提示 q是測(cè)試項(xiàng)目，而 q、r 和 a表示示例中的問(wèn)題、思維鏈步驟和答案。
6.2.3.1 數(shù)據(jù)集探索（2步驟）
? ? ? ?該過(guò)程從提示工程師審查陷阱描述開(kāi)始（圖 6.7）;在編碼過(guò)程的早期，這種描述被用作人類編碼人員的第一遍標(biāo)準(zhǔn)，然而，他們注意到他們熟悉 SCS，并且知道它既不是一個(gè)正式的定義，也不是詳盡無(wú)遺的。然后，提示工程師將數(shù)據(jù)集加載到 Python 筆記本中，以便進(jìn)行數(shù)據(jù)探索。他首先詢問(wèn) gpt-4-turbo-preview 是否知道什么是陷阱（圖 6.8），但發(fā)現(xiàn) LLM的回答與給出的描述并不相似。因此，提示工程師在以后的所有提示中都包含了圖 6.7 對(duì)陷阱的描述。
6.2.3.2 獲取標(biāo)簽（8個(gè)步驟）
如第 6.1 節(jié)所述，MMLU 的human_sexuality子集在LLMs敏感領(lǐng)域表現(xiàn)出不可預(yù)測(cè)且難以控制的行為。對(duì)于提示工程流程中的多個(gè)步驟，提示工程師發(fā)現(xiàn) 正在LLM提供心理健康建議（例如圖 6.9），而不是標(biāo)記輸入。通過(guò)切換到 GPT-4-32K 模型解決了這個(gè)問(wèn)題。
從這個(gè)初始階段可以看出，與一些大型語(yǔ)言模型相關(guān)的“護(hù)欄”可能會(huì)干擾提示任務(wù)的進(jìn)展，這可能會(huì)影響模型的選擇，而不是LLM潛在質(zhì)量。
6.2.3.3 提示技術(shù)（32個(gè)步驟）
提示工程師將大部分時(shí)間花在改進(jìn)所使用的提示技術(shù)上。這包括 Few-Shot、思維鏈、AutoCoT、對(duì)比 CoT 和多種答案提取技術(shù)。作者統(tǒng)計(jì)了這些技術(shù)首次運(yùn)行的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)；在隨后的運(yùn)行中，F(xiàn)1 分?jǐn)?shù)可能會(huì)變化多達(dá) 0.04，即使溫度和top-p 設(shè)置為零也是如此。
Zero-Shot + Context?是第一個(gè)評(píng)估的技術(shù)（圖 6.10），使用圖 6.7 中的描述。請(qǐng)注意提示中的“定義”一詞，盡管圖 6.7 不是正式定義。
為了從用于計(jì)算性能指標(biāo)的 LLM 中獲得最終響應(yīng)，必須從LLM輸出中提取標(biāo)簽。提示工程師測(cè)試了兩個(gè)提取器，一個(gè)用于檢查輸出是否完全為“是”或“否”，另一個(gè)僅檢查這些單詞是否與輸出的前幾個(gè)字符匹配。后者具有更好的性能，其余部分用于此部分，直到我們使用 CoT。這種方法獲得了 0.25 的召回率、1.0 的精確度和 0.40 的 F1，對(duì)訓(xùn)練/開(kāi)發(fā)的所有樣本進(jìn)行了評(píng)估，因?yàn)闆](méi)有樣本被用作示例。
10-Shot + Context。接下來(lái)，提示工程師將前十個(gè)數(shù)據(jù)樣本（帶標(biāo)簽）添加到提示中，格式為 Q：（問(wèn)題）A：（答案）（圖 6.11）。對(duì)訓(xùn)練/開(kāi)發(fā)集中的其余項(xiàng)目評(píng)估了這 10 個(gè)提示，相對(duì)于之前的最佳提示，召回率為 ↑ 0.05 （0.30），精度為 ↓ 0.70 （0.30），F(xiàn)1 為 ↑0.05 （0.45） F1。
One-Shot AutoDiCot + Full Context 在形成 10 個(gè)提示時(shí)，提示工程師觀察到開(kāi)發(fā)集中的第 12 個(gè)項(xiàng)目被錯(cuò)誤地標(biāo)記為陽(yáng)性實(shí)例，并開(kāi)始嘗試修改提示，以便模型能夠正確獲取該項(xiàng)目。為了弄清楚為什么會(huì)發(fā)生這種錯(cuò)誤標(biāo)簽，提示工程師提示生成LLM一個(gè)解釋，解釋為什么第 12 項(xiàng)會(huì)以這種方式被標(biāo)記。
? ? ? ?作者將圖 6.12 中的算法稱為自動(dòng)定向 CoT （AutoDiCoT），因?yàn)樗鼤?huì)自動(dòng)引導(dǎo) CoT 進(jìn)程以特定方式進(jìn)行推理。該技術(shù)可以推廣到任何標(biāo)記任務(wù)。它結(jié)合了 CoT 的自動(dòng)生成和顯示錯(cuò)誤推理LLM的例子，如對(duì)比 CoT 的情況。該算法還用于開(kāi)發(fā)后續(xù)提示。
最后，提示擴(kuò)展了兩個(gè)額外的上下文/說(shuō)明。第一封是提示工程師收到的一封電子郵件，其中解釋了項(xiàng)目的總體目標(biāo)，其中提供了有關(guān)陷阱概念的更多背景信息以及想要標(biāo)記它的原因。第二個(gè)添加的靈感來(lái)自提示工程師注意到該模型經(jīng)常過(guò)度生成陷阱的正標(biāo)簽。假設(shè)該模型在基于預(yù)訓(xùn)練的顯性推理中過(guò)于激進(jìn)第二個(gè)添加的靈感來(lái)自提示工程師注意到該模型經(jīng)常過(guò)度生成陷阱語(yǔ)言的正面標(biāo)簽，他指示模型將自己限制在明確的陷阱陳述中（圖 6.13）。下面我們將這兩段上下文稱為完整的上下文，除了對(duì)陷阱的描述之外，還提供。
此提示還使用了一個(gè)新的提取器，用于檢查輸出中的最后一個(gè)單詞是“是”還是“否”，而不是第一個(gè)單詞。此更新的提示針對(duì)開(kāi)發(fā)集中除前 20 個(gè)輸入之外的所有輸入進(jìn)行了測(cè)試。它沒(méi)有改善 F1，↓0.09 （0.36） F1，但它引導(dǎo)提示工程師朝著一個(gè)方向發(fā)展，如下所述。精確度提高到 ↑ 0.09 （0.39） 精度，召回率下降 ↑ 0.03 （0.33） 召回率。
然而，在這一點(diǎn)上，值得觀察的是，盡管它最終導(dǎo)致了F1得分的增加，但事實(shí)上，就長(zhǎng)期目標(biāo)而言，這里為減少過(guò)度產(chǎn)生正面標(biāo)簽而采取的措施并不是正確的舉動(dòng)。誘捕不需要為了存在而明確表達(dá)（例如，通過(guò)“我感到被困”或“沒(méi)有出路”等短語(yǔ)）;相反，研究過(guò)這些文本的臨床專家發(fā)現(xiàn)，誘捕的表達(dá)可能是隱含的，而且可能非常微妙。此外，在大多數(shù)自動(dòng)發(fā)現(xiàn)某人語(yǔ)言陷阱的用例中，精確度和回憶不太可能同等重要，在兩者中，召回/敏感性（即不遺漏應(yīng)該被標(biāo)記為有風(fēng)險(xiǎn)的人）可能更重要，因?yàn)榧訇幮缘臐撛诔杀痉浅８摺?/p>
盡管后來(lái)才有見(jiàn)解，但這里的要點(diǎn)是，除非提示工程師和更深入地了解實(shí)際用例的領(lǐng)域?qū)＜抑g定期參與，否則提示開(kāi)發(fā)過(guò)程很容易偏離實(shí)際目標(biāo)。
Ablating Email， 先前更改的結(jié)果是有希望的，但它們確實(shí)涉及創(chuàng)建一個(gè)提示，其中包括來(lái)自電子郵件的信息，這些信息不是為此目的創(chuàng)建的，其中包括有關(guān)項(xiàng)目、數(shù)據(jù)集等的信息，這些信息不打算向廣大受眾披露。然而，具有諷刺意味的是，刪除這封電子郵件會(huì)顯著降低性能，↓ 0.18 （0.18） F1，↓ 0.22（0.17） 精度和 ↓ 0.13 （0.20） 召回率。我們將其歸因于這樣一個(gè)事實(shí)，即該電子郵件提供了有關(guān)標(biāo)簽?zāi)繕?biāo)的更豐富的背景信息。盡管作者不建議在任何LLM提示中包含電子郵件或任何其他潛在的識(shí)別信息，但作者選擇將電子郵件保留在提示中；這與許多典型設(shè)置中的方案一致，在這些方案中，提示不應(yīng)公開(kāi)給其他人。
10-Shot + 1 AutoDiCoT?下一步，Prompt Engineer 嘗試包括完整的上下文、10 個(gè)常規(guī)示例以及關(guān)于如何不推理的一次性示例。這損害了性能（圖 6.14）↓ 0.30 （0.15） F1，↓ 0.15 （0.15） 精度，↓ 0.15 （0.15） 召回。
Full Context Only?接下來(lái)，僅使用完整上下文創(chuàng)建提示，沒(méi)有任何示例（圖 6.15）。這與以前的技術(shù)性能提高了，↓ 0.01 （0.44） F1，↓ 0.01 （0.29） 精度，↑ 0.62 （0.92） 召回。有趣的是，在這個(gè)提示中，提示工程師不小心粘貼了兩次完整上下文電子郵件，這最終對(duì)以后的性能產(chǎn)生了顯著的積極影響（并且刪除重復(fù)項(xiàng)實(shí)際上降低了性能）。這讓人想起重讀技術(shù)。
這既可以樂(lè)觀地解釋，也可以悲觀地解釋。樂(lè)觀地表明，它表明如何通過(guò)探索和偶然發(fā)現(xiàn)來(lái)改進(jìn)。在悲觀的一面，在提示中復(fù)制電子郵件的價(jià)值凸顯了提示在多大程度上仍然是一種難以解釋的黑色藝術(shù)，其中LLM可能會(huì)對(duì)人們可能認(rèn)為無(wú)關(guān)緊要的變化出乎意料地敏感。
10-Shot?AutoDiCoT?下一步是根據(jù)圖 6.12 中的算法創(chuàng)建更多 AutoDiCoT 示例?？偣灿?10 個(gè)新的 AutoDiCoT 示例被添加到完整的上下文提示中（圖 6.16）。就 F1 分?jǐn)?shù)而言，這從該提示工程練習(xí)中獲得了最成功的提示，↑ 0.08 （0.53） F1，↑ 0.08 （0.38） 精度，↑ 0.53 （0.86） 召回。
20-Shot AutoDiCoT 進(jìn)一步的實(shí)驗(yàn)繼續(xù)進(jìn)行，尋求（未成功）改進(jìn)之前的 F1 結(jié)果。在一次嘗試中，提示工程師標(biāo)記了另外 10 個(gè)示例，并根據(jù)開(kāi)發(fā)集中的前 20 個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)創(chuàng)建了一個(gè) 20 個(gè)樣本提示。這導(dǎo)致結(jié)果比 10 次提示更差，當(dāng)在前 20 個(gè)樣本以外的所有樣本上進(jìn)行測(cè)試時(shí)，↓ 0.04 （0.49） F1，↓ 0.05 （0.33） 精度，↑ 0.08 （0.94） 召回。值得注意的是，它在測(cè)試集上的性能也較差。
20-Shot AutoDiCoT + Full Words?提示工程師推測(cè)，LLM如果提示包含完整的單詞 Question、Reasoning 和 Answer，而不是 Q、R、A，則性能會(huì)更好。然而，這并沒(méi)有成功（圖6.17），↓ 0.05 （0.48） F1，↓ 0.06 （0.32） 精度，↑ 0.08 （0.94） 召回。
20-Shot AutoDiCoT + Full Words + Extraction Prompt?在許多情況下，LLM生成的輸出無(wú)法正確解析以獲得響應(yīng)。因此，他們制作了一個(gè)提示，從LLM響應(yīng)中提取答案（圖 6.18）。雖然這提高了幾分的準(zhǔn)確率，但它降低了 F1，這要?dú)w功于許多未解析的輸出實(shí)際上包含不正確的響應(yīng)，↓ 0.05 （0.48） F1，↓ 0.05 （0.33） 精度，召回率沒(méi)有變化 （0.86）。
10-Shot AutoDiCoT + Extraction Prompt 將提取提示符轉(zhuǎn)換為性能最佳的 10-Shot AutoDiCoT 提示符并未改善結(jié)果，↓ 0.04 （0.49） F1，↓ 0.06 （0.78） 召回，↓ 0.03 （0.35） 精度。
10-Shot AutoDiCoT without Email 如上所述，從提示中直接刪除電子郵件會(huì)損害性能，↓ 0.14 （0.39） F1，↓ 0.38 （0.48） 召回，↓ 0.05 （0.33） 精度。
De-Duplicating Email 此外，如上所述，刪除電子郵件的重復(fù)項(xiàng)似乎與無(wú)意重復(fù)的提示一樣好或更好。然而，事實(shí)證明，刪除重復(fù)項(xiàng)會(huì)顯著損害性能，↓ 0.07 （0.45） F1，↓ 0.13 （0.73） 召回，↓ 0.05 （0.33） 精度。
10-Shot AutoDiCoT + Default to Negative 這種方法使用性能最佳的提示，并在未正確提取答案的情況下默認(rèn)標(biāo)記為否定（而不是陷阱）。這對(duì)性能沒(méi)有幫助，↓ 0.11 （0.42） F1，↓ 0.03 （0.83） 召回，↓ 0.10 （0.28） 精度。
Ensemble + Extraction 特別是對(duì)于對(duì)其輸入細(xì)節(jié)敏感的系統(tǒng)，嘗試輸入的多種變體，然后組合其結(jié)果具有優(yōu)勢(shì)。這是通過(guò)采用性能最佳的提示符 10-Shot AutoDiCoT 提示符，并創(chuàng)建具有不同順序的樣例的三個(gè)版本來(lái)完成的。三個(gè)結(jié)果的平均值被作為最終答案。不幸的是，兩種與默認(rèn)排序不同的排序都導(dǎo)致LLM無(wú)法輸出結(jié)構(gòu)良好的響應(yīng)。因此，使用提取提示來(lái)獲得最終答案。這種探索傷害而不是幫助性能 ↓ 0.16 （0.36） F1，↓ 0.22 （0.64） 召回，↓ 0.12 （0.26） 精度。
10-Shot AutoCoT + 3x the context (no email dupe) 回想一下，上下文是指對(duì)誘捕的描述、關(guān)于明確的說(shuō)明和電子郵件。由于重復(fù)的電子郵件提高了性能，提示工程師測(cè)試了粘貼上下文的三個(gè)副本（首先刪除重復(fù)的電子郵件）。然而，這并沒(méi)有提高性能，↓ 0.06 （0.47） F1，↓ 0.08 （0.78） 召回，↓ 0.05 （0.33） 精度。
Anonymize Email 在這一點(diǎn)上，似乎很清楚，在提示中包含重復(fù)的電子郵件實(shí)際上（盡管無(wú)法解釋）對(duì)于迄今為止獲得的最佳性能至關(guān)重要。提示工程師決定通過(guò)將人名替換為其他隨機(jī)名稱來(lái)匿名化電子郵件。然而，令人驚訝的是，這顯著降低了性能 ↓ 0.08 （0.45） F1，↓ 0.14 （0.72） 召回，↓ 0.05 （0.33） 精度。
DSPy?作者通過(guò)探索手動(dòng)提示工程的替代方案，即 DSPy 框架來(lái)結(jié)束案例研究，該框架可LLM自動(dòng)優(yōu)化給定目標(biāo)指標(biāo)的提示。具體來(lái)說(shuō)，我們從使用圖 6.7 中陷阱定義的思維鏈分類管道開(kāi)始。在 16 次迭代中，DSPy 引導(dǎo)合成LLM生成的演示和隨機(jī)抽樣的訓(xùn)練示例，最終目標(biāo)是在上面使用的相同開(kāi)發(fā)集上最大化 F 1。作者使用了 gpt-4-0125-preview 和默認(rèn)設(shè)置。對(duì)于 BootstrapFewShotWithRandomSearch“提詞器”（優(yōu)化方法）。圖 6.19 顯示了測(cè)試集上其中兩個(gè)提示的結(jié)果，其中一個(gè)使用默認(rèn) DSPy 行為，第二個(gè)從此默認(rèn)值手動(dòng)修改。最好的結(jié)果提示包括 15 個(gè)示例（沒(méi)有 CoT 推理）和一個(gè)引導(dǎo)推理演示。它在測(cè)試集上達(dá)到 0.548 F 1（和 0.385 / 0.952 精度/召回率），沒(méi)有使用教授的電子郵件或不正確的關(guān)于誘捕的明確性的說(shuō)明。它的性能也比測(cè)試集上的人類提示工程師的提示好得多，這表明了自動(dòng)化提示工程的巨大前景。
6.2.4 討論
提示工程是一個(gè)非同尋常的過(guò)程，其細(xì)微差別目前在文獻(xiàn)中沒(méi)有得到很好的描述。從上面所示的完全手動(dòng)過(guò)程來(lái)看，有幾個(gè)值得總結(jié)的要點(diǎn)。首先，提示工程與讓計(jì)算機(jī)按照你想要的方式運(yùn)行的其他方法有根本的不同：這些系統(tǒng)是被哄騙的，而不是編程的，而且，除了對(duì)所使用的特定LLM內(nèi)容非常敏感之外，它們還可以對(duì)提示中的特定細(xì)節(jié)非常敏感，而沒(méi)有任何明顯的理由這些細(xì)節(jié)應(yīng)該很重要。其次，因此，深入研究數(shù)據(jù)很重要（例如，為L(zhǎng)LM導(dǎo)致錯(cuò)誤響應(yīng)的“推理”生成潛在的解釋）。與此相關(guān)的是，第三個(gè)也是最重要的一點(diǎn)是，提示工程應(yīng)該涉及提示工程師和領(lǐng)域?qū)＜抑g的參與，前者具有如何哄騙LLMs以期望的方式行事的專業(yè)知識(shí)，后者了解這些期望的方式是什么以及為什么。
? ? ? ?最終，作者發(fā)現(xiàn)，在探索提示空間的自動(dòng)化方法中，有很大的希望，而且將這種自動(dòng)化與人工提示工程/修訂相結(jié)合是最成功的方法。作者希望這項(xiàng)研究能夠成為對(duì)如何進(jìn)行及時(shí)工程的更有力的檢查的一步。
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