【大语言模型】-- Prompt Engineering 提示工程

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什么是提示工程？

提示工程是一门不修改模型权重、仅靠设计/优化输入提示词（Prompt）来引导大模型输出期望结果的技术与实践集合。核心目标是让模型“听懂”人的意图，把潜藏能力最大程度地“召唤”出来。

为什么需要提升工程？

提示工程通过构造、迭代与优化离散型自然语言先验分布，能够在冻结模型参数的条件下，有效调控大语言模型在潜在空间中的注意力分配与生成路径，从而提升下游任务中输出分布与目标分布的对齐度，显著改善零样本与少样本场景下的精确率、召回率与鲁棒性，并降低微调所需的数据与算力开销。

常见提示类型与工程技巧？

零样本（zero-shot）
核心原理：仅靠预训练学到的任务先验，用自然语言指令直接激活对应“隐式任务向量”
示例：1. 将“我爱你”翻译成法语。2.判断以下评论的情感（正面/负面）：这手机充电真快。

少样本（few-shot）
核心原理：用 2-5 组输入-输出示例让模型“照葫芦画瓢”，梯度下降-free 元学习
示例：1. Q：苹果→红色；Q：香蕉→黄色；Q：葡萄→？2. 把中文变成拼音：中国→zhōng guó；北京→běi jīng；上海→？

思维链（Chain-of-thought）
核心原理：显式生成中间推理步骤，降低一次性跳结论的累积误差
示例：1. 问题：2+3×4=？让我们一步一步想：先算3×4=12，再算2+12=14，答案是14。2. 一本书原价100元，先打8折再满减10元，共付多少钱？步骤：100×0.8=80；80-10=70，答案70元。

自动提示工程（APE）
核心原理：让模型自己生成→评估→筛选提示，无人值守迭代
示例：1. 指令：生成3条“让模型把中文诗翻译成英文”的更好提示，并打分→选最高分提示再用。2. 循环：模型自动生成多种“总结”提示→在验证集测ROUGE→自动保留最优提示。

模板化/变量
核心原理：用占位符{{}}复用提示，批量或动态替换内容。
示例：1. 把下面句子翻译成英文：{{sentence}}。2. 为以下商品写10字广告语：{{product_name}}。

角色扮演
核心原理：先定义身份，再提问，激活对应领域知识子空间
示例：1. 你是一名资深营养师，请给出一日三餐低糖食谱。2. 扮演初中物理老师，用生活例子解释牛顿第三定律。

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