大语言模型提示工程与应用：前沿提示工程技术探索
前沿提示工程
学习目标
在本课程中，我们将学习尚未形成系统分类的前沿提示工程技术，包含具有潜力的新思路与方法。
相关知识点
- 前沿提示工程
学习内容
1 前沿提示工程
1.1 主动式提示
传统思维链(CoT)方法依赖固定的人工标注示例集，但其可能并非最优样本。主动式提示方法可以通过动态选择样本优化LLM任务表现：
1.使用初始CoT示例集（或零样本）查询LLM
2.对训练问题生成k组可能答案
3.基于答案分歧度计算不确定度指标
4.筛选最不确定的问题进行人工标注
5.将新标注样本加入推理流程
典型应用
-
数学推理任务：在GSM8K数据集上错误率降低23%
-
事实核查：通过聚焦争议性问题提升验证准确率
-
需人工标注资源的场景：可减少50%以上标注量
实现示例
def calculate_uncertainty(answers):from scipy.stats import entropyprob_dist = get_answer_distribution(answers) return entropy(prob_dist, base=2)1.2 定向激励提示
该技术可以通过策略语言模型生成定向提示信号，引导LLM生成更精准摘要：
- 训练可调策略LM生成激励信号
- 采用强化学习优化提示生成
- 小规模策略LM即可有效引导黑盒LLM
技术架构
1.策略模型（1-3B参数）：
输入：原始问题+领域知识
输出：结构化提示词（如"请重点比较<关键实体>"）
训练：使用PPO算法优化提示生成
2.主LLM（175B+参数）：
接收策略模型生成的提示进行推理
3.反馈机制：
通过ROUGE-L/BLEU等指标进行强化学习
- 推理阶段：形成/追踪/调整行动计划
- 动作阶段：对接知识库等外部系统
- 异常处理：动态应对执行异常
性能优势
-
摘要任务：在CNN/DM数据集上ROUGE-1提升8.2%
-
长文本生成：内容连贯性提高35%
-
计算效率：相比端到端微节省90%算力
典型提示结构
[策略模型生成]
请从<专利文本>中提取技术创新的三个核心要素：
1. 突破性方法
2. 实验验证
3. 商业价值[主LLM输出]
...1.3 ReAct交互框架
这是一个交错生成推理轨迹与任务动作的框架：
- 推理阶段：形成/追踪/调整行动计划
- 动作阶段：对接知识库等外部系统
- 异常处理：动态应对执行异常
工作流程
graph TDA[用户提问] --> B{推理分析}B -->|生成计划| C[调用API获取天气数据]B -->|不确定因素| D[查询知识图谱]C --> E[整合数据]D --> EE --> F[生成最终响应]关键创新
1.动态规划：每步生成形如"Thought:… Action:…"的标记
2.工具集成：
-
知识检索：WolframAlpha/Google Search
-
计算引擎：Python interpreter
3.异常处理：
try:response = call_api(question)
except:print("Action: 请求失败，将尝试替代方案")实测效果
-
HotpotQA多跳问答：准确率从58%→72%
-
实时数据查询：响应速度提升4倍
该框架可以显著提升响应的事实性与可靠性
1.4 多模态思维链
该方法突破传统文本模态局限，提出两阶段多模态CoT：
1.依据生成：融合视觉与文本信息生成推理依据
2.答案推断：基于多模态依据推导最终答案
其10亿参数模型在ScienceQA基准上超越GPT-3.5
两阶段架构
| 阶段 | 输入 | 处理 | 输出 |
|---|---|---|---|
| 依据生成 | 图片+文本 | CLIP编码→跨模态注意力 | 推理依据 |
| 答案推断 | 依据文本 | GPT-3.5推理 | 最终答案 |
模型配置
vision_encoder: ViT-L/14
text_encoder: RoBERTa-large
fusion_module: 256-dim cross-attention
reasoner: GPT-3.5-turbo性能对比
| 模型 | 准确率 | 参数量 |
|---|---|---|
| GPT-4 | 78.2% | 1T |
| MMCoT | 82.3% | 1B |
| Human | 88.7% | - |
1.5 图结构提示
该方法面向图数据的提示框架GraphPrompt，显著提升下游任务表现。
核心技术
1.图编码：
-
节点特征：GAT/GCN编码
-
边特征：图注意力机制
2.提示模板
基于<图结构>和<节点属性>：
- 关键路径：{path}
- 中心节点：{node}
请回答：...3.应用场景
-
分子性质预测（ChemBERT+GraphPrompt）
-
社交网络分析
-
推荐系统
性能提升
| 任务类型 | 传统方法 | GraphPrompt |
|---|---|---|
| 链接预测 | 0.72 AUC | 0.83 AUC |
| 节点分类 | 91% F1 | 94% F1 |
| 图分类 | 86% Acc | 89% Acc |
技术对比矩阵
| 特性 | 主动式提示 | DSP | ReAct | MMCoT | GraphPrompt |
|---|---|---|---|---|---|
| 是否需要标注 | ✓ | ✗ | ✗ | ✓ | ✓ |
| 支持模态 | 文本 | 文本 | 文本 | 多模态 | 图数据 |
| 典型加速比 | 1.5x | 3x | 2x | - | 1.8x |
| 适用模型规模 | >10B | Any | >100B | >1B | >100M |
# 大语言模型提示工程与应用
1. 提示工程入门指南
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7. 提示工程：提升模型准确性与减少偏见的方法
8. 前沿提示工程技术探索