—— Pro+ ，即Prompting，構造提示

1.LLM Pro+中Pro+（Prompting）的意義

? ? ? ?Prompting不僅是大語言模型交互和調用的一種高效手段，而且已成為推動模型泛化能力和應用靈活性的關鍵技術路徑，它不僅極大地拓展了模型功能，還在一定程度上解決了預訓練模型在具體場景下應用的難題。

? ? ? ?Prompting對大語言模型的意義主要體現在以下幾個方面：

1. 零樣本學習（Zero-Shot Learning）與少量樣本學習（Few-Shot Learning）：

   Prompting技術允許大語言模型在沒有經過特定任務的微調情況下完成新任務，只需要通過精心設計的提示語句，就能夠引導模型基于其預訓練的知識來生成滿足需求的輸出。少量樣本學習則是在Prompt中加入幾個示例，幫助模型理解任務要求，無需大量標注數據進行訓練。

2. 拓寬應用場景：

   由于Prompting可以不依賴大規模重新訓練就調整模型行為，大大降低了部署和應用大語言模型的門檻，使其能夠適應更多不同場景和用途，從簡單的問答系統到復雜的推理任務。

3. 模型理解和控制：

   提示工程促進了對大語言模型的理解，因為它揭示了如何通過不同的提示方式來激發模型的不同表現。同時，通過對提示的設計，可以嘗試控制模型的回答風格、情感傾向、內容質量等方面，提高輸出的可控性和一致性。

4. 提升推理能力：

   如“Chain-of-Thought (CoT)”提示方法，通過鼓勵模型展示其內部推理過程，顯著提升了大語言模型的邏輯推理能力，使其能夠解決需要多步思考的問題。

5. 資源優化：

   相對于傳統的微調策略，Prompting不需要額外的計算資源和時間去訓練模型，這對于超大規模模型尤其重要，因為它減少了能源消耗和環境影響。

6. 魯棒性和安全性：

   針對大語言模型的對抗性Prompt benchmark如PromptBench展示了Prompting在安全方面的挑戰，同時也提醒研究者關注如何通過合理設計提示來提高模型對抗惡意輸入的魯棒性。

Prompting對GPT-4.0模型的意義

? ? ? ?Prompting對GPT-4.0模型的意義尤為顯著，因為它進一步強化了模型的能力，并擴展了其在實際應用中的價值：

1. 增強推理和解決問題能力：

   對于GPT-4.0這樣的高級別語言模型，Prompting策略如“Chain-of-Thought”(CoT)及其變體（例如Complex CoT）已經被證明可以顯著提高模型在復雜數學問題、邏輯推理等領域內的表現。通過適當的Prompt引導，GPT-4.0能夠展示出更為精細的推理步驟和更高水平的抽象思維能力。

2. 提升零樣本和少樣本學習性能：

   GPT-4.0憑借其強大的泛化能力，通過有效的Prompt設計，能夠在未見過的任務上展現出卓越的零樣本和少量樣本學習性能，這意味著用戶只需提供簡潔明了的指令或幾個示例，就能觸發模型執行多種不同類型的任務。

3. 精細化控制與定制化服務：

   Prompting為GPT-4.0提供了靈活度更高的調優手段，可以根據不同應用場景和需求，通過調整Prompt內容來實現對模型輸出的細致控制，比如改變語氣、風格、主題甚至情感色彩，從而更好地服務于個性化和專業化的應用需求。

4. 商業應用和產品化：

   通過Prompting，GPT-4.0能夠在無需大規模重構或重新訓練的情況下適應新的商業場景，這加速了產品的迭代和商業化進程，例如在ChatGPT和其他眾多應用中，用戶通過Prompt與模型互動，得到針對性的答案和服務。

5. 促進模型理解和改進：

   Prompting還為研究人員提供了深入探究模型工作原理的窗口，有助于他們理解模型的優勢與局限性，進而不斷優化Prompt設計和模型本身的結構與訓練策略。

? ? ? ?總結起來，Prompting在GPT-4.0模型的應用中扮演著催化劑的角色，它極大地釋放了模型潛能，提高了其跨領域的適應性和可解釋性，并且簡化了模型的部署和使用流程，對于推動GPT-4.0在現實世界中發揮更大作用具有重大意義。

2.精心構造提示

? ? ? ?精心構造提示（prompt）是一門藝術與科學相結合的過程，它涉及到對目標任務的理解、語言表達的技巧以及對預訓練模型工作原理的認知。以下是一些指導原則和步驟，幫助您更好地構造用于引導預訓練語言模型的提示：

1. 明確任務定義： 首先，清晰地定義您想要模型完成的具體任務，例如回答問題、生成代碼、撰寫文章、創作詩歌等。

2. 模擬真實場景： 盡可能模仿實際對話或文檔中的自然語言環境。例如，如果要生成產品評論，您可以設想一個真實的用戶正在分享他們的使用體驗的情景，然后編寫相應提示，比如：“以下是我對這款手機的評價：__________”。

3. 提供上下文： 對于某些任務，提供足夠的上下文信息至關重要。比如在續寫故事時，給出前幾段劇情；在解答問題時，包含問題背景或相關信息。

4. 設定指令性語句： 使用明確的指令性語句告訴模型應該做什么。例如，“請總結以下文章的主要觀點”，“將以下英文句子翻譯成中文”，或者“生成一首關于秋天的五言絕句”。

5. 利用模板： 可以參考類似任務的成功案例，創建模板化提示，確保模型能夠識別出任務類型。例如，在GPT-3系列模型中，有時只需簡單地標記任務類別，如“Translate (English to French): ...”。

6. 逐步迭代： 開始時可以設計簡潔的基礎提示，然后通過試驗不斷優化，看看什么樣的提示能獲得更好的輸出效果。可以調整提示的語言形式、長度、復雜度等因素。

7. 測試與反饋： 根據模型的響應評估提示的有效性，并根據反饋調整提示的內容和結構，使之更準確地激發模型所需的能力。

? ? ? ?最后，對于不同類型的預訓練模型，其對提示的敏感程度和最佳實踐可能會有所不同，因此了解具體模型的特點和偏好也很重要。隨著研究的發展和技術的進步，prompt engineering也日益成為一個專門的研究領域，旨在提高大型語言模型的可控性和輸出質量。

3.基礎:預訓練語言模型習得的廣泛語言知識和模式

? ? ? ? 預訓練語言模型（Pretrained Language Models, PLMs）通過大規模無標注文本訓練，在模型參數中內化了大量的語言學知識和模式，這包括但不限于以下幾個方面：

1. 詞匯知識：

   預訓練過程中，模型學會了詞匯的基本含義以及它們在不同上下文中的語義變化，形成了高質量的詞嵌入（word embeddings），能捕捉到詞匯間的相似性和關聯性。

2. 語法結構：

   通過預測下一個單詞或恢復被遮蔽的單詞，模型掌握了豐富的句法結構信息，如短語結構、主謂賓關系、修飾關系等，能夠識別出正確的語法構造。

3. 語境理解：

   在處理長序列數據時，模型能夠理解和記憶句子內部及句子之間的語境信息，從而做出連貫、合理的推斷。

4. 實體關系：

   模型在無監督學習階段能夠捕捉實體間的關系，包括實體提及一致性（coreference resolution）、命名實體識別（NER）、事件關系抽取等。

5. 常識推理：

   大規模訓練數據中包含大量的日常知識和世界常識，模型通過學習能夠積累一定的常識推理能力，盡管并不完美，但能在一定程度上理解和運用常識。

6. 語義蘊含和邏輯推理：

   預訓練模型在處理NLI（自然語言推理）等任務時表現出了理解復雜句子之間蘊含關系的能力，以及基于文本進行簡單邏輯推理的能力。

7. 篇章結構和主題建模：

   在處理長文檔時，模型能夠把握篇章的整體結構，識別段落之間的銜接、轉折、總結等關系，并對文本主題進行建模。

8. 風格模仿與情感分析：

   模型還能捕捉到文本的風格特征，用于文本生成時模擬不同的寫作風格，并對文本的情感傾向進行初步判斷。

在實際應用中，為了有效利用這些知識和模式，通常采用微調（fine-tuning）的方法，即將預訓練模型應用于特定的下游任務，如文本分類、問答系統、機器翻譯等，通過對模型進行針對性訓練，進一步挖掘和利用其內在的語言知識。此外，隨著研究進展，還出現了諸如適配器（Adapter）和提示學習（Prompt Learning）等無需完整微調模型的新方法，這些方法允許在保留預訓練知識的同時，更精細地調整模型以適應新的任務需求。

4.有效利用預訓練語言模型

? ? ? ?有效利用預訓練語言模型（如GPT系列、BERT、T5等）所掌握的廣泛語言知識和模式有多種策略和方法，以下是一些關鍵點：

1. 提示工程（Prompt Engineering）：

   • 設計巧妙的提示詞或句子，將目標任務轉化為模型熟悉的自然語言形式，使其能理解并據此生成或回答問題。
   • 采用模板化提示，例如對于問答任務，可以設置“問題：_ 答案：”這樣的模板，填充問題后讓模型生成答案。

2. 軟提示與硬提示：

   • 硬提示（Hard Prompt）是指直接在輸入中寫明具體指令或者情景設定。
   • 軟提示（Soft Prompt）則是在模型權重空間中添加可學習的向量作為提示，通過微調這部分權重指導模型行為。

3. 零樣本與小樣本學習：

   • 零樣本學習（Zero-Shot Learning）即直接使用未經特定任務訓練的預訓練模型，在提示的幫助下完成新任務。
   • 小樣本學習（Few-Shot Learning）則是展示幾個帶有正確答案的樣例給模型，幫助其理解任務需求，然后進行預測。

4. 連續提示學習（Continual Prompt Tuning）：

   對于不同任務，可以固定模型主體參數不變，僅優化提示部分的參數，使得同一模型能處理多任務場景。

5. 融合上下文信息：

   利用模型的理解能力，結合具體應用場景的上下文信息來生成相關且準確的回答或生成內容。

6. 多模態與跨模態提示：

   如果模型支持多模態輸入，則可以結合圖像、音頻等多種類型的數據，通過多模態提示觸發模型理解并綜合多種信息源。

? ? ? ?通過以上方法，我們可以更好地激活和引導預訓練語言模型，使其能夠遷移已學到的語言知識到實際的下游任務中，并取得良好的性能表現。同時，不斷優化和創新提示設計也是當前研究的重要方向之一。

5.策略:激活和引導預訓練語言模型的策略

? ? ? ?激活和引導預訓練語言模型將其所學到的語言知識遷移到實際的下游任務中，通常采用以下幾種策略：

1. 微調（Fine-Tuning）：

   這是最常用的策略，直接在預訓練模型的基礎上添加一層或多層針對特定任務的輸出層，并且整個模型（包括預訓練得到的參數）一起在特定任務的數據集上進行端到端的訓練。通過微調，模型會逐步調整其權重以適應下游任務的需求，同時保留并利用預訓練期間獲得的語言表征能力。

2. 凍結部分層：

   對于一些復雜的預訓練模型，可能只微調模型頂部的一些層，而將底層的預訓練參數保持不變，這樣可以防止過擬合，同時也確保預訓練語言知識得以保留和利用。

3. ** Prompt Tuning 和 Prompt Engineering**：

   提示調優是在不改變模型參數的前提下，通過優化“提示”（prompt）來引導模型完成特定任務。例如，GPT-3系列的后續研究提出了Prefix-Tuning和P-Tuning等技術，僅更新少量的可學習提示向量，讓模型在給定適當提示后更好地執行任務。

4. Adapter Modules：

   Adapter架構是在預訓練模型的不同層之間插入小型、可訓練的模塊，這些模塊僅在微調階段學習，而不影響原始預訓練模型參數。這種方式使得模型能夠在多個任務之間共享大部分預訓練權重，同時在每個任務上添加相對較小的學習負擔。

5. 繼續預訓練（Continual Pretraining）：

   在特定領域或任務相關的大量未標記數據上繼續進行預訓練，使模型逐漸吸收新領域的語言知識，然后在此基礎上再進行微調。

6. 多任務學習（Multi-Task Learning）：

   讓模型同時處理多個相關任務，這樣可以讓模型學會如何在不同的任務之間共享知識和轉移技能。

總的來說，關鍵在于如何有效地結合預訓練模型已經掌握的語言知識與特定任務的特點，設計合適的訓練方案來激活模型的知識遷移機制，進而提升在實際應用中的性能表現。

6.Prompting背后原理

? ? ? ? Prompting背后的原理主要建立在大規模預訓練語言模型的基礎上，這些模型如GPT系列、BERT、T5等已經通過無監督學習的方式，在海量文本數據上學習到了豐富的語言知識和模式。以下是Prompting技術的關鍵原理：

1. 預訓練-微調范式：

   在Prompting之前，深度學習模型通常遵循預訓練和微調的過程。預訓練階段，模型學習通用的語言表征；微調階段，模型針對特定任務調整權重。

2. Prompt Engineering：

   Prompting的核心理念是對預訓練模型施加某種形式的“提示”或“引導”，而不是修改模型本身的權重。這意味著在面對新任務時，我們不是直接對模型進行微調，而是通過設計特定的文本提示，將待解決的任務轉化為模型熟悉的形式，使其能夠利用預訓練階段學到的知識生成目標輸出。

3. In-Context Learning：

   Prompting的一個重要方面是“上下文學習”，即模型在處理輸入時，不僅考慮直接提供的文本，還會考慮附帶的prompt，這個prompt可能包含示例輸入/輸出對，或者直接闡述任務要求的說明文字。模型在分析這些上下文后，就能理解所要完成的任務，并據此生成答案。

4. Zero-Shot 和 Few-Shot Learning：

   • 零樣本學習（Zero-Shot）是指無需任何針對新任務的訓練數據，僅憑預訓練模型及合適的prompt就能夠完成任務。
   • 少樣本學習（Few-Shot）則是在prompt中提供少數幾個樣例，讓模型從中學習任務模式，并以此為基礎推斷其他未知樣本的答案。

5. Task-Agnostic Scaffolding (如Meta-Prompting)：

   Meta-Prompting進一步發展了Prompting的概念，通過構建一種任務無關的支架結構，促使模型整合多個獨立查詢的結果，增強其跨任務泛化能力。

6. 參數高效性：

   Prompting被視為一種參數高效的解決方案，因為它避免了微調整個模型帶來的計算資源消耗，僅通過調整prompt而非模型權重來適應新任務。

? ? ? ? 綜上所述，Prompting背后的基本原理是充分利用預訓練語言模型的強大泛化能力，通過巧妙設計的提示來激活模型內在的、與人類相似的理解和推理能力，從而實現對多樣化任務的靈活適應和有效解答。

7.Prompting拉近預訓練任務與微調任務之間的距離

? ? ? ?Prompting之所以能夠有效地拉近預訓練任務與微調任務之間的距離，主要原因在于其設計理念和實施方式：

1. 保持模型結構不變：

   • 在傳統的微調過程中，往往需要針對每個具體的下游任務調整模型的某些層或增加額外的分類器層，這可能導致模型偏離其在預訓練階段學到的通用語言表示。
   • Prompting則是盡量不改變預訓練模型的結構，只是通過在輸入中巧妙地構造提示（prompt）來引導模型產生特定任務相關的輸出，這樣可以最大程度保留預訓練模型已有的知識。

2. 模擬預訓練行為：

   • 預訓練期間，模型經常被訓練去完成類似于文本補全或預測下一個單詞的任務，如 masked language modeling (MLM) 或 causal language modeling (CLM)。
   • Prompting利用了模型的這一特性，將不同任務重新表述為類似的文本生成或補全任務，從而在形式上更接近預訓練任務，促使模型在沒有大量參數更新的情況下也能較好地適應新的應用場景。

3. 減少過擬合風險：

   • 微調所有參數時，若下游任務的數據有限，則容易導致過擬合，喪失模型在廣泛領域內的泛化能力。
   • 提示調優（Prompt Tuning）僅涉及少量可學習的prompt參數，這些參數用于指導模型生成特定類型的響應，而不改變模型主體的權重，從而在一定程度上減輕了過擬合現象。

4. 促進少樣本學習：

   Prompting特別適合于few-shot learning，只需提供幾個示例輸入和期望輸出（也被稱為“提示”或“模板”），模型就能在這些樣例的指導下學會執行新任務，而不需要大量標注數據進行微調。

5. 統一接口：

   使用Prompting后，不同任務可以通過相同的接口（即模型的文本輸入端口）進行交互，進一步減少了由于任務各異而帶來的模型結構調整，使得預訓練模型能夠在更大程度上通用化。

? ? ? ?總之，Prompting通過維持預訓練模型結構并借助精心設計的提示來引導模型應對新任務，從而減小了從預訓練到微調之間的語義差異，并提升了模型在多種下游任務上的遷移效率和效果。

8.進化中的Prompting方法

? ? ? ?Prompting方法自從被引入以來，其設計理念和技術手段都在持續發展和改進中：

1. 策略進化：最初的Prompting主要集中在如何構建合適的文本提示來引導模型生成所需的內容，例如，在GPT系列模型中，通過模擬人類對話或指令的方式向模型提問或給出情境。隨著研究的深入，出現了更復雜的Prompt工程技巧，比如模板填充、邏輯編程式提示（如Chain-of-Thought prompting）、對比性提示等。

2. 自動Prompt生成：為了進一步優化Prompt的效果，研究人員嘗試利用算法自動生成有效的Prompt，從而減少人工設計的成本并可能提高性能。這一方向包括但不限于元學習、強化學習以及搜索算法在Prompt設計上的應用。

3. 可控性和解釋性增強：最新的進展還包括讓模型在執行任務時更加可控，例如通過添加標簽或者權重調整，使得模型能夠在遵循Prompt的同時產出更為準確、符合倫理規范的結果。此外，也有研究探索如何通過Prompt使模型的推理過程更具可解釋性，便于用戶理解和評估模型的決策依據。

4. 混合范式與Adapter：Prompting也被結合到其他遷移學習技術中，例如與Fine-tuning聯合使用，或配合Adapter模塊，允許模型在保持預訓練知識的基礎上，僅針對Prompt相關的部分參數進行更新。

? ? ? ?總之，Prompting作為一種靈活而富有創意的方法，在推動預訓練語言模型的實際應用和發展方面扮演著越來越重要的角色，其技術和理念正隨著研究者的努力不斷創新和深化。