提升AI模型效能：清晰溝通、誠實互動的提示工程指南

提示工程的核心概念

清晰為王： 有效的提示工程在於清晰的溝通，而非複雜的抽象概念。這表示我們應該使用簡單明瞭的語言來表達我們的需求，避免使用模糊或含糊不清的詞語。清晰的指令能幫助模型準確理解我們的意圖，並提供更精確的回應。

迭代過程： 提示工程是一個不斷試錯的迭代過程，需要持續的精進。這意味著我們不應該期望第一次寫出的提示就能完美無缺，而是要不斷地測試、調整，並觀察模型的反應。透過反覆的實驗，我們可以逐漸找到最佳的提示方式。

理解模型： 了解模型如何解釋指令，並仔細檢查其輸出至關重要。這表示我們需要深入了解模型的運作機制，以及它如何處理不同的指令。透過仔細觀察模型的輸出，我們可以發現它在理解或執行指令時可能遇到的問題，並據此調整我們的提示。

誠實至上： 避免角色扮演或欺騙；相反地，直接且誠實地與模型溝通。這表示我們應該避免使用虛假的指令或情境，而是直接向模型說明我們的需求和目標。誠實的溝通能幫助模型更好地理解我們的意圖，並提供更準確的回應。

信任模型： 模型有能力理解複雜的資訊，不需要過度簡化。這表示我們不應該低估模型的能力，而是要給予它足夠的資訊和指令，讓它能充分發揮其潛力。信任模型的能力，能幫助我們更有效地與其協作。

提示工程的背景知識

提示工程： 設計和精煉提示以引導AI模型產生所需回應的過程。這是一個不斷演進的領域，旨在尋找最佳的提示方式，以達到最佳的AI模型效能。

RAG（檢索增強生成）： 一種結合資訊檢索和文本生成的技術，以提高AI回應的準確性和相關性。RAG技術能讓模型在生成回應時，參考相關的知識庫或資訊來源，從而提供更準確、更豐富的回應。

CoT（思維鏈）： 一種鼓勵模型逐步解釋其推理過程的提示技術。CoT技術能讓模型在回答問題時，逐步呈現其思考過程，從而提高回應的可解釋性和可靠性。

少樣本學習： 一種模型從少量範例中學習的方法。少樣本學習能讓模型在只有少量訓練數據的情況下，也能快速學習並執行任務。

RLHF（人類回饋強化學習）： 一種使用人類回饋來改善AI模型效能的訓練方法。RLHF技術能讓模型學習人類的偏好，從而提供更符合人類期望的回應。

什麼是提示工程？

定義： 提示工程是透過與模型協作，使其完成原本不可能完成的任務，從而最大化模型價值。這表示提示工程不僅僅是寫出一個指令，更是一種與模型互動、合作的過程。

工程面向： 「工程」部分來自試錯的迭代過程，允許實驗和設計。這表示我們需要不斷地嘗試不同的提示方式，並觀察模型的反應，從而找到最佳的提示策略。

整合： 提示工程不僅僅是編寫單個提示；它涉及將提示整合到更大的系統中，並考慮資料來源、延遲和資料量。這表示我們需要將提示工程視為一個系統性的問題，並考慮到各種相關的因素。

不只是程式碼： 雖然提示可以像程式碼一樣處理（版本控制、追蹤實驗），但它們本質上是自然語言指令。這表示我們需要像對待自然語言一樣對待提示，注重清晰、簡潔和準確。

如何成為優秀的提示工程師？

清晰的溝通： 清晰表達任務和描述概念的能力至關重要。這表示我們需要能夠清晰、準確地表達我們的需求，避免使用模糊或含糊不清的詞語。

迭代思維： 願意迭代並觀察模型如何回應提示至關重要。這表示我們需要不斷地測試、調整，並觀察模型的反應，從而找到最佳的提示方式。

預期錯誤： 優秀的提示工程師會考慮不常見的情況以及模型可能如何反應。這表示我們需要預先考慮模型可能遇到的問題，並設計出能夠處理這些問題的提示。

使用者角度： 理解使用者實際輸入的內容，包括錯誤和非常規語言，至關重要。這表示我們需要從使用者的角度出發，考慮他們可能如何與模型互動，並設計出能夠應對各種情況的提示。

提示的關鍵原則

寫下模型不知道的內容： 清晰地表達模型完成任務所需的所有資訊，避免假設。這表示我們應該明確地告知模型它需要知道的所有資訊，而不是假設它已經知道。

仔細閱讀模型輸出： 檢查模型的輸出，以確保它遵循指令並正確推理。這表示我們需要仔細檢查模型的輸出，確保它符合我們的期望，並發現它可能存在的錯誤或問題。

考慮使用者互動： 思考使用者將如何與模型互動以及他們可能會問的問題。這表示我們需要從使用者的角度出發，考慮他們可能如何與模型互動，並設計出能夠應對各種情況的提示。

要求模型提供回饋： 要求模型識別提示中不明確或模稜兩可的部分，並提出改進建議。這表示我們應該將模型視為一個協作者，並向它尋求回饋，以改進我們的提示。

何時放棄一個提示

模型不理解： 如果模型明顯不理解任務，最好不要花太多時間在它上面。這表示我們不應該強迫模型執行它不擅長的任務，而是應該尋找其他更適合的提示方式。

結果進一步偏離： 如果每次調整都會使結果變差，最好放棄該方法。這表示我們應該果斷地放棄那些效果不佳的提示，並嘗試其他不同的方法。

當前模型的限制： 某些任務可能超出當前模型的能力，最好等待未來的改進。這表示我們需要了解模型的限制，並避免期望它能完成超出其能力範圍的任務。

誠實和直接的作用

無需欺騙： 隨著模型變得更加複雜，沒有必要說謊或使用角色扮演。這表示我們應該避免使用虛假的指令或情境，而是直接向模型說明我們的需求和目標。

直接溝通： 直接且誠實地說明任務和目標更有效。這表示我們應該直接地表達我們的需求和目標，避免使用含糊不清的詞語或拐彎抹角的表達方式。

避免隱喻： 雖然隱喻可能有用，但它們也可能過度簡化任務並導致混淆。這表示我們應該避免使用隱喻，而是使用更直接、更清晰的語言來表達我們的需求。

具體說明： 詳細描述情境和環境，而不是依賴通用角色。這表示我們應該盡可能詳細地描述我們的情境，以便模型能夠更好地理解我們的意圖。

模型推理

非人類式： 模型推理與人類推理不同，重要的是不要過度擬人化它。這表示我們需要了解模型的推理方式與人類不同，不應該用人類的標準來衡量它。

專注於效能： 重點應放在模型的推理過程是否能帶來更好的結果。這表示我們應該關注模型的效能，而不是它的推理過程是否與人類相似。

測試推理： 透過移除正確的步驟並替換為不正確的步驟來測試模型的推理，看看它是否仍然能得到正確的答案。這表示我們應該透過實驗來測試模型的推理能力，並確保它能正確執行任務。

細節的重要性

文法和標點： 雖然並非總是必要，但良好的文法和標點符號可以幫助提高清晰度。這表示我們應該注重提示的文法和標點符號，以確保它清晰易懂。

注意細節： 就像對待程式碼一樣，密切注意提示的細節。這表示我們應該仔細檢查提示的每一個細節，確保它沒有任何錯誤或疏漏。

概念清晰： 專注於清晰的概念和用字遣詞，而不僅僅是文法。這表示我們應該注重提示的內容，確保我們使用的詞語清晰、準確，並且能夠表達我們的意圖。

提升提示技巧

閱讀和分析： 仔細閱讀你的提示和模型的輸出。這表示我們應該仔細觀察模型的反應，並分析它如何理解我們的提示。

研究好的提示： 從寫得好的提示中學習，並嘗試不同的方法。這表示我們應該學習其他人的經驗，並嘗試不同的提示策略。

尋求回饋： 從其他人那裡獲得回饋，特別是那些不熟悉你工作的人。這表示我們應該向他人尋求回饋，以改進我們的提示。

挑戰模型： 嘗試讓模型做你認為它做不到的事情，以挑戰它的極限。這表示我們應該不斷地挑戰模型的極限，以發現它的潛力。

提示的差異

研究與企業： 研究提示側重於多樣性和探索，而企業提示則側重於穩定性和一致性。這表示我們應該根據不同的應用場景，選擇不同的提示策略。

範例： 研究提示通常使用少數範例，而企業提示可能使用許多範例。這表示我們應該根據不同的任務，選擇適當的範例數量。

邊緣情況： 企業提示必須考慮所有邊緣情況，因為它們將被使用數百萬次。這表示我們應該考慮到各種可能出現的情況，並設計出能夠應對這些情況的提示。

提示工程的演變

短暫的技術： 許多有效的提示技術都是短暫的，因為它們被納入模型訓練中。這表示我們需要不斷地學習新的提示技術，以保持競爭力。

信任模型： 越來越多的人傾向於信任模型，給予它們更多的情境和複雜性。這表示我們應該信任模型的能力，並給予它足夠的資訊和指令。

直接溝通： 直接給予模型論文並要求它們產生範例正變得更有效。這表示我們應該直接地與模型溝通，避免使用含糊不清的詞語或拐彎抹角的表達方式。

將模型視為工具： 將模型視為智慧工具，而不是需要過度簡化的孩子。這表示我們應該將模型視為一種工具，而不是一個需要我們照顧的孩子。

提示工程的未來

模型理解意圖： 模型將更擅長理解意圖，減少對詳細提示的需求。這表示未來我們將可以使用更簡潔的提示來與模型互動。

提示生成： 提示工程將用於生成和精煉提示，特別是對於那些沒有經驗的人。這表示提示工程將會變得更加自動化，並幫助更多的人使用AI模型。

資訊提取： 模型最終可能會直接從我們的腦海中提取資訊，而不是依賴明確的提示。這表示未來我們將可以透過更直接的方式來與模型互動。

哲學方法： 提示將涉及定義新的概念並將它們傳達給模型，類似於哲學寫作。這表示提示工程將會變得更加複雜，並需要我們深入思考如何與模型互動。