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 entropy
    prob_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 TD
    A[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 --> E
    E --> 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

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

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

技术对比矩阵

# 大语言模型提示工程与应用
1. 提示工程入门指南
2. 提示词基础使用方式
3. 大语言模型进阶提示工程技术
4. LLMs文本生成与数据标注实践：情感分析与葡萄酒品鉴
5. ChatGPT提示工程技术指南
6. 大语言模型对抗性提示安全防御指南
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