大语言模型提示工程与应用：提示工程-提升模型准确性与减少偏见的方法

语言模型可靠性优化

学习目标

在本课程中，我们将学习通过提示工程提升模型事实准确性、减少偏见的有效方法。

相关知识点

• 语言模型可靠性优化

学习内容

1 语言模型可靠性优化

1.1 事实准确性增强

LLM可能生成看似合理但实际虚构的内容。优化策略包括：

1.提供真实背景材料

原理：通过提供权威参考资料（如维基百科段落、论文摘要等）作为上下文，将模型输出约束在已知事实范围内

示例提示：

根据维基百科段落回答问题：
[量子力学是研究物质世界微观粒子运动规律的物理学分支...]问：量子力学的研究对象是什么？
答：

• 优势：降低"幻觉"(hallucination)现象，特别适用于医疗/法律等专业领域

• 局限：需确保提供材料本身的准确性，且可能受版权限制

2.调整概率参数

核心参数：

• temperature=0.3：降低随机性，优先选择高概率词元

• top_p=0.9：限定核采样范围，避免长尾分布干扰

建议设置：

response = openai.Completion.create(temperature=0.3,  # 降低输出随机性top_p=0.9
)

3.未知应答机制

设计要点：

• 明确设置拒绝回答的触发条件（如置信度<80%）

• 标准化响应模板：“该信息未经核实”、“据现有资料无法确定”

示例对话流：

Q: 阿尔万·芒茨是谁？
A: 未知人物Q: 火星有多少卫星？
A: 2个，火卫一和火卫二

1.2 偏见消减技术

样本分布均衡化

测试案例显示：

• 当负面样本占比90%时，"我有感觉"被分类为负面

• 调整为正负样本8:2后，相同语句被分类为正面

最佳实践：

• 保持正负样本比例接近1:1

• 对主观性强的任务需额外验证

样本顺序优化

实验发现：

• 连续排列同类样本会导致标签偏向

• 随机化样本顺序可降低顺序效应

示例优化方案：

Positive: 今天阳光真好
Negative: 方案被否决了  
Positive: 升职加薪了
Negative: 电脑突然死机
...

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