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提示工程（Prompt_Engineering）

news 2026/7/25 16:59:04

✦ 提示工程的核心目标是对齐Alignment与可控生…✦ 社区更需要好用的共享评测基础设施✦ 本文聚焦于自回归语言模型的提示工程，不涉及完形填空…

提示工程（Prompt Engineering），也称为上下文提示（In-Context Prompting），是指在不更新模型权重的前提下，通过设计输入提示来引导大语言模型（LLM）产生期望输出的方法。它本质上是一门实验科学——同样的提示技巧在不同模型上效果可能天差地别，因此需要大量的实验和经验积累。

本文聚焦于自回归语言模型的提示工程，不涉及完形填空、图像生成或多模态模型。提示工程的核心目标是对齐（Alignment）与可控生成（Steerability）。

【阅读总结】提示工程是在不修改模型参数的情况下，通过精心设计输入文本来引导 LLM 输出的一门实验性技术，核心目标是对齐和可控。

一、基础提示方法（Basic Prompting）

📌 本节要点

✦ 关键偏差问题Zhao et al., 2021：✦ 1.1 零样本Zero-Shot✦ 1.2 少样本Few-Shot

1.1 零样本（Zero-Shot）

零样本学习（Zero-shot Learning）最简单——直接把任务文本喂给模型，让它输出结果：

Code

Text: i'll bet the video game is a lot more fun than the film. Sentiment:

模型需要自行理解"Sentiment"意味着情感分类，然后给出答案。

1.2 少样本（Few-Shot）

最后

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