前言
Prompt Engineering，即提示工程，是一种新兴的技术领域，它主要研究如何设计有效的提示（Prompt）来引导用户生成特定的输出。随着自然语言处理技术的快速发展，特别是预训练语言模型（如 GPT-3）的崛起，Prompt Engineering 变得越来越重要。本文将介绍 Prompt Engineering 的一些基础知识，并分享一些思考。
什么是 Prompt Engineering？
Prompt Engineering 是指通过精心设计的提示来引导用户生成特定输出的一门技术。在自然语言处理领域，Prompt Engineering 通常用于指导语言模型生成符合特定要求的文本输出。例如，通过设计一个提示，我们可以让语言模型生成一段描述某个主题的文章，或者生成一个符合特定格式的对话回复。调整prompt是发挥AIGC模型输出的一项技术，好的prompt可以让一个LLM发挥到极致来帮助人类解决问题。
Prompt Engineering 的基本概念
1. 提示（Prompt）
提示是 Prompt Engineering 的核心概念，它通常是一个文本字符串，用于指导用户生成特定的输出。提示的设计需要考虑多个因素，包括提示的格式、内容、上下文等。
2. 语言模型（Language Model）
语言模型是一种自然语言处理技术，它能够根据给定的输入生成相应的文本输出。预训练语言模型（如 GPT-3）是目前最先进的技术之一，它通过大规模的预训练数据学习到了丰富的语言知识，能够生成高质量的自然语言文本。
3. 提示类型（Prompt Template）
1.问题式 2.陈述式 3.指令式 4.情感传入式
Prompt Engineering 的应用场景
使用prompt一些技巧
1.使用特殊符号分隔指令和问题 2.提供背景信息 3.提供实例 4.设定情景 5.按步骤进行提问 6.交互式提问
Prompt Engineering 可以应用于多种场景，包括但不限于
文本生成：通过设计提示，我们可以指导语言模型生成特定主题的文章、故事、对话等。 问答系统：通过设计提示，我们可以指导语言模型生成针对特定问题的答案。 机器翻译：通过设计提示，我们可以指导语言模型生成特定语言风格的翻译文本。 代码生成：通过设计提示，我们可以指导语言模型生成特定编程语言的代码片段。
Prompt Engineering 的挑战与思考
尽管 Prompt Engineering 在自然语言处理领域有着广泛的应用前景，但它也面临着一些挑战和问题，包括：
提示设计：如何设计有效的提示来引导用户生成特定的输出是一个具有挑战性的问题。提示的设计需要考虑多个因素，包括提示的格式、内容、上下文等。 数据质量：Prompt Engineering 的效果很大程度上取决于预训练语言模型的质量。如何获取高质量的预训练数据和提高语言模型的性能是一个重要的问题。 模型解释性：预训练语言模型通常是一个黑盒模型，很难解释其生成特定输出的原因。如何提高模型的解释性，以便更好地理解其工作原理和生成特定输出的原因是一个具有挑战性的问题。 大模型幻觉问题：根据提示会反应出一些并不存在的信息或事实。或者出现答非所问的内容。
Prompt Engineering 是一门新兴的技术领域，它通过设计有效的提示来引导用户生成特定的输出。随着自然语言处理技术的不断发展，Prompt Engineering 将在自然语言处理领域发挥越来越重要的作用。然而，Prompt Engineering 也面临着一些挑战和问题，需要进一步的研究和探索。
