大模型之提示词工程原理：提示学习(prompt learning)
大模型之提示词工程原理：提示学习(prompt learning)
提示词工程是大模型技术中的一个重要组成部分，它通过优化提示词的编写来提升模型的输出质量。本文将从历史发展、原理分析和实际应用等多个维度，深入探讨提示词工程的核心概念和实践方法。
一、提示词工程
在学习大模型技术时，我们经常被告知要写好提示词，因为好的提示词能直接影响到大模型的输出质量。但为什么不同的提示词会得到完全不同的结果？为什么会有提示词的出现？这些问题的答案需要从技术发展的历史脉络中寻找。
技术的出现是有先后顺序的，先有的提示词，再有的提示词工程；提示词工程是为提示词服务的，目的是如何写出一个更好的提示词。简单来说，就是将写提示词的经验总结成一种方法，这种方法就叫做提示词工程。
二、为什么会有提示词？
提示词的产生有其历史背景，虽然这个历史很短。我们知道，人工智能的发展经历了多个阶段，特别是OpenAI基于Transformer架构开发的GPT系列和谷歌发布的BERT模型，推动了AI技术的快速发展。
在GPT和BERT模型开发前期，由于参数量小，模型体量也小，直接的结果就是当时的模型训练成本比较低；因此，那时开发大模型主要以预训练和微调为主。这种方法被称为"预训练-微调范式"。
但直到GPT-3的出现，模型的参数量出现了爆炸式增长，从最初的上亿参数量增长到上千亿参数量。这时，"大模型"这个词出现了，它不仅意味着模型规模大、参数量多，也意味着模型的训练和微调成本直线上升。例如，GPT-3模型的训练成本据说达到了上千万美元。
从成本的角度来看，训练和微调模型不再是一个好的选择。因此，人们开始思考如何更有效地利用这些庞大模型的知识。经过研究发现，可以在不调整模型参数的情况下，通过少量样本或零样本的方式，让模型输出更好的结果。进一步的研究发现，对同一个问题使用不同的提示词会输出不同的结果。这种现象被称为"提示学习"。
提示学习是一种基于实验发现的现象，它能够在不改变模型参数的前提下，让模型拥有更高的输出质量。基于提示学习这个理论就产生了提示词，而怎么把提示词写的更好就有了提示词工程。
三、不同提示词产生不同效果的原因
在预训练-微调阶段，大模型需要通过训练数据不断调整模型的参数来达到最优解。而提示学习阶段，则是让任务去适配大模型。我们用一个情感分类任务的例子来说明为什么提示词不同，效果也不同：
问题 Q = “这个电影不错”
加上提示词模板P_Q = “这个电影不错，我很喜欢，因此这是一个X电影”。
这里的X就是大模型需要预测的结果，如果再把这个X加一个限定范围，比如A：无趣的，B：好玩的；这时大模型就可以轻易的判断出这是一个好玩的电影。
而不加提示词模板，模型给出的答案可能就千奇百怪，比如说这是一个难看的电影，这是一个糟糕透顶的电影，这是一个某某主演的关于某某事情的电影等等，都是有可能的。
而这就是为什么提示词工程中有些人会要求，写提示词要给大模型设定角色，背景，明确任务要求，限定任务范围等要求。
四、总结
不论是预训练-微调，还是提示词都是为了让模型表现的更好，为了发挥大模型庞大知识能力的一种方式，而提示词是一种成本相对较低的方式。而对使用者来说，使用第三方模型是根据Token进行计费的，而更长的提示词意味着更多的Token，因此怎么写出一个简短又高质量的提示词就是一个需要考虑的问题。