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文章目录
- 14｜Prompt不是文本，是token结构工程
- 一、很多人写的是“自然语言”，模型读的是“token序列”
- 二、Prompt写法会直接影响token结构密度
- 三、token分布影响Attention矩阵的聚焦方式
- 四、token数 ≠ 有效信息量
- 五、Prompt结构设计建议（以token为单位思考）
- 六、实战小结：如何检查Prompt是否结构良好？
- 七、结语
14｜Prompt不是文本，是token结构工程
副标题：理解Prompt写法，先理解它如何被切分成token和影响Attention结构
一、很多人写的是“自然语言”，模型读的是“token序列”
语言模型不会“按人类的语义”理解Prompt，而是按其被切分成的token结构来处理。
例子：
Prompt A: 请你给我写一个优美的诗句。
Prompt B: 帮我写诗。
你觉得A更有礼貌，但模型可能：
- 更关注“写”和“诗”这些关键词；
- “请你”、“优美”可能被切成多个token，被稀释掉；
- 如果Prompt太长，有效信息被Attention平均掉，影响理解。
二、Prompt写法会直接影响token结构密度
token结构密度 = 在有限token中，信息是否集中、分布是否便于模型识别
例子：
① “你能否帮我生成一个关于春天的句子？”
② “生成：春天 句子”
- ① token数量多，但语义分散，可能有20个token，模型注意力稀释；
- ② 精准关键词更少token，密度高，注意力集中，更易触发相关生成。
三、token分布影响Attention矩阵的聚焦方式
Transformer中的Self-Attention结构如下：
attention(Q, K, V) = softmax(QK^T / √d) * V
- Q来自当前token；
- K来自所有token。
如果Prompt写法导致：
- 无效token太多 → Q对无关K打分；
- 关键词不突出 → 无法获得高attention值；
- token靠前还容易被截断；
→ 这些都直接干扰模型的注意焦点。
四、token数 ≠ 有效信息量
你输入了100个token，不代表信息量高。例子：
A: “请问你能否为我推荐一些在春天适合阅读的书籍？”
B: “推荐：春天 读书”→ 模型看到的有效token：
- A中“你能否”“适合”拆成多个token，句式冗余；
- B中核心token“推荐”“春天”“读书”高密度排列 → 更有效；
五、Prompt结构设计建议（以token为单位思考）
| 场景 | 优化策略 |
|---|---|
| 复杂指令 | 拆分为结构清晰的token块，如“目标：”“范围：” |
| 信息稀释 | 删除客套与冗语，如“你能不能帮我…”，“请问…” |
| 多轮对话 | 用标记提示结构变化，如“历史对话：”“当前任务：” |
| 控制生成结果 | 使用明确指令token，如“格式为：”“使用markdown” |
六、实战小结：如何检查Prompt是否结构良好？
-
用tokenizer工具查看token化结果
示例：
输入：“你能不能帮我推荐一本书”
→ token列表：[“你”, “能”, “不”, “能”, “帮”, “我”, “推”, “荐”, “一”, “本”, “书”]
→ 说明部分词被拆分，结构松散，可优化为：“推荐一本书” -
检查高信息词是否被切断
示例：
“Transformer模型如何工作” → 若“Transformer”被拆成多token，建议拼写统一（如用“transformer”英文） -
检查是否用过多低信息词填充Prompt空间
示例：
“请问你可不可以帮我完成一项简单的小小的工作？”
→ 可压缩为：“完成一项任务” -
控制总token数，让高密度token尽可能靠后
示例：
将“以下是背景信息…”提前，将任务问题压到Prompt结尾，以避免截断影响回答质量。 -
优化关键词顺序，让Q能高效与K建立attention连接
示例：
不推荐：“你在上文中说过……” → 模型找不到“上文”；
推荐：“请解释以下内容：‘你上次提到的观点是……’” → 提示结构更稳定，关键词更集中。
七、结语
Prompt不是“你说了什么”，而是“你输入了哪些token”：
语言模型不理解礼貌，它只理解结构密度。
理解Prompt的token结构，是LLM时代写作与指令工程的第一课。