AI语言模型迎来重大突破：26个提示词原则让GPT-4性能大幅提升
AI语言模型迎来重大突破：26个提示词原则让GPT-4性能大幅提升
在AI领域，大型语言模型（LLMs）如ChatGPT等已经展现出强大的能力，但普通用户往往对其指令设计感到困惑。近期，一篇论文揭示了通过优化提示词，可以显著提升GPT-4的响应质量和准确性。研究显示，仅通过优化提示，GPT-4的响应质量提升了57.7%，准确性提升了36.4%。这一发现为AI的使用提供了新的方向，让我们一起来看看这些神奇的提示词原则。
LLMs的发展历程
大型语言模型（LLMs）在自然语言处理领域取得了突破性进展。从Google的BERT到GPT系列，这些模型不断颠覆我们对机器理解语言的认知。
- BERT通过双向训练方式，让机器像人一样理解上下文。
- T5将各种NLP任务统一，提高了机器学习效率。
- GPT-1作为先驱者，采用Transformer架构和无监督学习开创了新纪元。
- GPT-2的15亿参数使其在文本生成方面表现出色。
- GPT-3的1750亿参数使其在各种语言任务中都表现出色。
- Gopher模型以2800亿参数领先，不仅提升了语言处理能力，还引发了对伦理边界的思考。
- Meta的LLaMA系列和Chinchilla证明了小模型也能有大作为，效率同样重要。
- Mistral模型在效率与性能之间找到了平衡，成为新的佼佼者。
- GPT-4和Google的Gemini家族更是将LLMs推向了新的高度。
随着LLMs的发展，我们与这些模型的交互方式也在变革。提示词技术让我们只需简单提示，无需复杂调整，就能让模型产生惊人的效果。因此，如何设计有效的提示变得至关重要。
26个优化提示原则详解
这26条规则可以分为五大类：
提示结构与清晰度
确保提示的目的、包含的信息和期望的输出格式明确清晰。
- 原则1: 清晰定义任务目标
- 原则2: 包含所有必要信息
- 原则3: 明确期望的输出格式
- 原则20: 鼓励视觉艺术创作的描述性提示
示例：
- 原则1示例: “请总结以下文章的主要观点。”
- 原则2示例: “考虑到用户的初级知识水平，解释什么是量子计算。”
- 原则3示例: “列出三种最受欢迎的加密货币及其主要特点，格式为：名称 - 特点。”
- 原则20示例: “描述一个场景，其中一个孩子第一次看到北极光。”
具体性与信息
强调使用具体语言、提供足够背景信息和明确问题范围以提升效率和准确性。
- 原则4: 使用具体而非模糊的语言
- 原则5: 提供背景信息
- 原则6: 明确限定问题范围
- 原则21: 说明如何解释数据集
- 原则22: 提供统计分析的步骤
- 原则24: 设计互动式学习活动
示例：
- 原则4示例: “在2023年，哪种编程语言最受欢迎？”而非“哪种编程语言很受欢迎？”
- 原则5示例: “考虑当前的市场趋势，分析比特币的未来价值。”
- 原则6示例: “只考虑欧洲市场，哪款电动汽车品牌最受消费者欢迎？”
- 原则21示例: “解释这个数据集显示的趋势。”
- 原则22示例: “列出进行线性回归分析的基本步骤。”
- 原则24示例: “设计一个游戏，帮助学习基础数学。”
用户交互与参与
包含设计交互式对话、使用积极反馈和可扩展对话流程以增强用户参与度。
- 原则7: 鼓励交互式对话
- 原则8: 使用积极的反馈来引导用户
- 原则9: 设计可扩展的对话流程
示例：
- 原则7示例: “你还有其他关于量子计算的问题吗？”
- 原则8示例: “你的问题很好，更深入的了解可以帮助解决问题。”
- 原则9示例: “如果你想了解更多关于AI的伦理问题，我可以提供更多信息。”
内容与语言风格
关注适应目标受众的语言风格、使用清晰简洁语言和适当处理专业术语。
- 原则10: 适应目标受众的语言风格
- 原则11: 使用清晰和简洁的语言
- 原则12: 避免使用专业术语，除非必要
- 原则18: 引导生成具体的创意内容
- 原则19: 使用创意写作提示来激发新想法
- 原则23: 解释图表和数据可视化的含义
示例：
- 原则10示例: 对于儿童，“什么是太阳系？”使用简单语言回答。
- 原则11示例: “在互联网上，个人隐私是如何受到威胁的？”以简洁明了的方式解释。
- 原则12示例: “解释什么是机器学习”时避免过度技术化的语言。
- 原则23示例: “这个柱状图展示的主要差异是什么？”
复杂任务与编码提示
涵盖分解复杂任务、使用示例阐述概念和逐步引导完成任务的策略。
- 原则13: 分解复杂任务
- 原则14: 使用示例来阐述复杂概念
- 原则15: 逐步引导用户完成任务
- 原则16: 提供代码示例
- 原则17: 鼓励使用伪代码来澄清逻辑
- 原则25: 提供分步学习资源
- 原则26: 使用问题和答案格式来复习知识点
示例：
- 原则13示例: 对于编写一个程序，先询问用户需求，然后逐步构建程序结构。
- 原则14示例: 使用具体示例来解释复杂的编程概念，比如循环。
- 原则15示例: 在创建一个网页时，先询问布局，再讨论内容，最后讨论设计元素。
- 原则16示例: “给出一个Python函数示例，用于计算两个数字的和。”
- 原则17示例: “用伪代码描述如何遍历列表中的每个元素。”
- 原则25示例: “分步骤教授如何写一个简单的计算机程序。”
- 原则26示例: “什么是光合作用？请简短回答。”
实验验证与应用前景
小型、中型、还是那些大家伙模型，它们都在这套原则下焕发新生。特别是当原则2、5、15、16、25和26遇上大型模型时，火花四溅，提升尤为明显。哦对了，别忘了原则14，它可是通吃所有问题哦！
谈到正确性，这些模型在平均性能上可是达到了20%～40%的准确率。小模型和中模型轻松应对10%～40%的准确率范围，而大模型更是突破了40%的大关，让人眼前一亮。
不仅如此，在个体模型上，仅仅是修改了提示语，响应质量就稳稳地提升了50%。这可不是偶然，不同的大型语言模型都呈现出了这一喜人趋势。我们详细记录了每个原则在不同模型上的表现，成果斐然。
而且，你发现了吗？模型越大，正确性的提升就越明显。从LLaMA-2-13B到GPT-4，这一趋势一目了然，再次证明了我们的原则在提升模型性能上的实力。
结语
优化提示原则就像是给LLMs装上了翅膀，让它们在AI的天空中飞得更高、更远。这些原则不仅适用于GPT-4，对其他大型语言模型也同样有效。通过遵循这些原则，我们可以更有效地与AI交互，充分发挥其潜力。