提升生成式AI效能的提示工程五大原則

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隨著生成式AI技術的普及，提示工程成為提升AI模型效能的關鍵。良好的提示設計能顯著提高AI模型的輸出品質和可靠性，尤其在產品描述、影像生成和複雜任務處理等應用領域。本文將探討提示工程的五大原則，包括提供明確指示、格式化輸出、提供範例、建立評估系統和劃分複雜任務，並結合LangChain、自主代理等技術，以及實際案例進行說明。同時，文章也將分析當前AI模型的競爭態勢和未來發展趨勢，探討更智慧的提示生成技術、多模態AI模型連結等未來研究方向，以及如何結合領域知識和持續最佳化提示設計來提升AI模型的應用價值。

人工智慧提示工程的五大原則：提升生成式AI效能的關鍵技術

1.1 提示工程的重要性與應用場景

隨著生成式人工智慧（Generative AI）的快速發展，提示工程（Prompt Engineering）已成為提升AI模型效能的關鍵技術。所謂提示工程，是指設計和最佳化輸入AI模型的提示（prompt），以獲得預期輸出的過程。良好的提示設計能夠顯著提高AI模型的輸出品質和可靠性，特別是在產品描述生成、影像生成和複雜任務處理等應用領域。

1.2 五大提示原則的核心概念

本章節重點介紹了提示工程的五大原則，這些原則能夠有效提升生成式AI模型的輸出品質和可靠性。以下將逐一詳細闡述這些原則及其實際應用。

2. 提供明確指示：提升AI模型理解能力的關鍵

2.1 明確指示的重要性

在與AI模型互動時，提供明確的指示是獲得理想輸出的基礎。明確的指示能夠幫助AI模型準確理解任務需求，從而生成更符合預期的結果。例如，在生成產品描述時，提供詳細的產品特點和使用場景描述，可以顯著提高生成文字的品質。

2.2 實際應用案例：OneFit UltraStride鞋款描述生成

以下是一個將產品描述轉換為AI影像生成提示的實際案例：

輸入： 將以下產品描述轉換為適合DALL-E等AI影像生成模型的簡短提示。

原始產品描述： 「OneFit UltraStride鞋款採用適應性設計，為不同尺碼的腳提供完美的舒適體驗。結合卓越的舒適度與時尚美學，這些鞋子為個人提供真正量身定做的體驗。無論腳的大小如何，OneFit UltraStride鞋款都能保持舒適、自信和時尚，是追求無與倫比的通用性和完美合腳體驗者的最佳選擇。」

輸出： 建立一張引人注目的影像，以視覺化呈現「OneFit UltraStride鞋款」，這是一款能夠適應任何腳尺的革命性鞋類別產品。展示現代時尚的鞋款設計，包括可伸縮的上部結構、可調節的鞋帶系統和緩衝內底，以實作最佳舒適度。透過在不同表面上展示鞋子的動態影像，強調其出色的抓地力。使用充滿活力的顏色和圖案來傳達產品的可自定義特性。該影像應捕捉OneFit UltraStride鞋款所代表的創新、風格和個人化合腳體驗的精髓。

2.3 提示最佳化技術

在設計提示時，除了提供明確的指示外，還可以採用「提供範例」（Providing Examples）的技巧來進一步最佳化提示。這種方法能夠幫助AI模型更好地理解預期的輸出格式和內容要求。

3. AI模型連結技術：提升複雜任務處理能力

3.1 多模型連結的重要性

在實際應用中，單一的AI模型往往難以完成複雜任務。因此，將多個AI模型或多次呼叫AI模型進行連結（AI Chaining），已成為實作更複雜任務的常見做法。這種技術能夠顯著提升AI系統的整體效能和輸出品質。

3.2 LangChain工具的應用

LangChain是一個專門用於連結多個提示範本和查詢的工具函式庫，它使得複雜任務的處理過程更加可觀測和結構化。例如，在處理超長文字時，可以先將文字分割成多個部分進行摘要，然後再對這些摘要進行最終的匯總。這種「進步式摘要」（Progressive Summarization）技術能夠有效解決單次提示無法處理大量文字的限制。

4. 自主代理技術的發展與應用

4.1 自主代理的概念

自主代理（Autonomous Agents）是透過連結多個AI呼叫來實作規劃、觀察、行動和評估結果的AI系統。這類別系統代表了AI技術的一個重要發展方向，能夠實作更複雜和智慧的任務處理。

4.2 ReAct框架及其衍生專案

ReAct（Reason and Act）框架是早期流行的自主代理實作方案之一。在此基礎上，發展出了諸如BabyAGI、AgentGPT和Microsoft AutoGen等開源專案。這些專案透過多步驟的AI呼叫連結，實作了更為複雜的任務處理能力。

5. AI模型競爭與發展趨勢

5.1 主要AI模型廠商的競爭態勢

目前，微軟、谷歌、Hugging Face等大型科技公司，以及OpenAI、Anthropic等新創企業，正在進行激烈的AI模型研發競賽。各家公司紛紛推出新的模型，以滿足不同市場需求和應用場景。例如，Anthropic的Claude2模型擁有100,000 token的上下文視窗，而GPT-4標準版為8,192 tokens。OpenAI隨後推出了擁有128,000 token視窗的GPT-4版本，而谷歌則宣稱其Gemini 1.5模型擁有100萬token的上下文長度。

5.2 模型選擇與連結的重要性

隨著更多AI模型的出現，選擇合適的模型並將多個AI系統進行連結，將變得越來越重要。雖然不同模型的提示範本可能不具可比性，但本章介紹的五大提示原則能夠持續提升各類別模型的輸出品質和可靠性。

6.1 關鍵要點回顧
  1. 提示工程的重要性：設計良好的提示是獲得理想AI輸出結果的基礎。
  2. 五大提示原則：提供明確指示、格式化輸出、提供範例、建立評估系統和劃分複雜任務。
  3. AI模型連結技術：透過連結多個AI呼叫或模型，提升複雜任務的處理能力。
  4. 自主代理的發展：根據多步驟AI呼叫連結的自主代理系統，能夠實作更複雜的任務處理。
  5. AI模型競爭與發展趨勢：各大科技公司和新創企業正在進行激烈的AI模型研發競賽，模型選擇和連結將變得越來越重要。

6.2 未來研究方向

隨著生成式AI技術的持續進步，提示工程和AI模型連結技術將面臨新的挑戰和機遇。未來研究可以重點關注以下領域：

  1. 更智慧的提示生成技術：開發能夠自動生成高品質提示的AI系統。
  2. 多模態AI模型連結：研究如何有效連結處理不同模態（如文字、影像、音訊）的AI模型。
  3. 自主代理的魯棒性提升：改進自主代理系統的穩定性和可靠性，使其能夠處理更複雜的現實任務。
  4. AI模型的可解釋性研究：深入理解不同AI模型的內在工作機制，提高模型輸出的可解釋性。

透過在這些領域的持續研究和創新，我們可以期待看到生成式AI技術在未來取得更大的突破和應用。

7. 技術細節

7.1 提示工程的最佳實踐

在實際應用中，提示工程的最佳實踐包括：

  1. 持續最佳化提示設計：根據AI模型的輸出結果，不斷調整和最佳化提示內容。
  2. 結合領域知識：在設計提示時，充分利用相關領域的專業知識。
  3. 多輪迭代測試：透過多次測試和評估，不斷改進提示的有效性。

7.2 AI模型連結的挑戰與解決方案

AI模型連結技術面臨的主要挑戰包括：

  1. 模型相容性問題：不同AI模型之間的介面和輸出格式可能存在差異。
  2. 連結複雜度管理：隨著連結模型數量的增加，系統的複雜度和除錯難度也會增加。

解決這些挑戰的方法包括：

  1. 開發標準化的模型介面：推動AI模型開發者採用統一的介面標準。
  2. 使用專業的模型連結工具：利用LangChain等專業工具簡化模型連結過程。
  3. 建立完善的監控和除錯機制：對連結系統進行實時監控，及時發現和解決問題。

7.3 自主代理的未來發展

自主代理技術代表了AI系統的一個重要發展方向。未來，我們可以期待看到更多根據自主代理的創新應用，例如：

  1. 智慧客服系統：利用自主代理技術實作更為智慧和高效的客戶服務。
  2. 複雜任務自動化：將自主代理應用於複雜的業務流程自動化。
  3. 個人化推薦系統：透過自主代理實作更為精準和動態的個人化推薦。

這些應用將進一步拓展生成式AI的邊界，為各行各業帶來新的機遇和挑戰。

大語言模型在文字生成中的應用

文字生成模型簡介

文字生成模型利用先進的演算法來理解文字的含義，並產生與人類作品幾乎無法區分的輸出結果。如果您曾經與ChatGPT互動過，或是對其能夠撰寫出連貫且具有上下文相關性的句子感到驚嘆，那麼您已經見識過大語言模型（LLM）的強大之處。

在自然語言處理（NLP）和大語言模型中，基本的語言單位是詞元（Token）。詞元可以代表句子、單詞，甚至是字元集。理解文字資料大小的一個有效方法是檢視其包含的詞元數量；例如，100個詞元大約相當於75個單詞。這個比較對於管理大語言模型的處理限制至關重要，因為不同的模型可能具有不同的詞元容量。

詞元化（Tokenization）

詞元化是將文字分解為詞元的過程，這是為NLP任務準備資料的關鍵步驟。有多種方法可以用於詞元化，包括Byte-Pair Encoding（BPE）、WordPiece和SentencePiece。每種方法都有其獨特的優勢，適用於特定的使用場景。BPE因其在處理廣泛詞彙的同時保持詞元數量可控的高效性而被廣泛使用。

BPE首先將文字視為一系列單獨的字元。隨著時間的推移，它將頻繁一起出現的字元組合成單個單位或詞元。例如，考慮單詞「apple」。最初，BPE可能會將其視為「a」、「p」、「p」、「l」和「e」。但在注意到「p」經常在資料集中出現在「a」之後和「l」之前後，它可能會將它們組合成一個單元，並在未來的例項中將「appl」視為單個詞元。

向量表示（Vector Representations）

在NLP領域，單詞不僅僅是字母符號。它們可以被詞元化，然後以數值形式表示，即向量（Vectors）。這些向量是多維的數字陣列，能夠捕捉語義和語法關係： [ w_v = (v_1, v_2, …, v_n) ]

建立詞向量，也稱為詞嵌入（Word Embeddings），依賴於語言中的複雜模式。在密集的訓練階段，模型被設計為識別和學習這些模式，確保具有相似含義的單詞在高維空間中被對映到彼此接近的位置（圖2-1）。

Transformer架構

在簡單的術語中，當我們有一個句子，例如「The cat sat on the mat」，句子中的每個單詞都會被轉換成其數值向量表示。因此，「cat」可能變成一系列數字，「sat」、「on」和「mat」也是如此。Transformer架構會取得這些詞向量，並理解它們之間的關係——無論是在結構上（語法）還是在含義上（語義）。有多種型別的Transformer；圖2-2展示了BERT和GPT的架構。此外，Transformer不僅僅是孤立地看待單詞；它會檢視「cat」，並知道它與「sat」和「mat」在這個句子中有特定的關係。

當Transformer處理這些向量時，它使用數學運算來理解單詞之間的關係，從而產生具有豐富上下文資訊的新向量： [ v_i’ = Transformer(v_1, v_2, …, v_m) ]

大語言模型的運作原理

理解大語言模型的運作需要掌握支撐這些系統的數學原理。雖然計算過程可能很複雜，但我們可以簡化核心元素，以直觀地理解這些模型的運作方式。特別是在商業環境中，大語言模型的準確性和可靠性至關重要。

實作這種可靠性的重要部分在於大語言模型的**預訓練（Pretraining）和微調（Fine-tuning）**階段。最初，模型在預訓練階段接受大量資料集的訓練，獲得對語言的廣泛理解。隨後，在微調階段，模型被調整以適應特定任務，磨練其能力，以提供準確可靠的輸出結果，適用於專門的應用。

文字生成模型的優勢與侷限

文字生成模型的優勢在於其能夠生成與人類寫作幾乎無法區分的文字。然而，這些模型也有其侷限性，例如在理解複雜的上下文或處理特定領域的知識時可能會遇到困難。

內容解密：

  1. 詞元化過程的重要性：詞元化是文字生成模型的基礎步驟，它決定了模型如何理解和處理輸入文字。
  2. 向量表示的作用：透過將單詞表示為向量，模型能夠捕捉單詞之間的語義和語法關係，這對於生成連貫且具有上下文相關性的文字至關重要。
  3. Transformer架構的優勢：Transformer架構透過理解單詞之間的關係，能夠生成具有豐富上下文資訊的新向量，這是當前文字生成模型取得成功的關鍵。

隨著大語言模型的持續發展，我們可以預期文字生成模型將在準確性、可靠性和適用範圍方面取得進一步的改進。這將為諸如自動寫作、軟體開發自動化以及實時互動聊天機器人等應用領域帶來新的可能性。

技術深度探討

  1. 詞元化方法的比較：比較不同的詞元化方法（如BPE、WordPiece和SentencePiece），並討論它們在不同應用場景中的優勢和侷限性。
  2. 詞向量的訓練過程：詳細探討詞向量的訓練過程，包括使用的演算法和訓練資料的影響。
  3. Transformer架構的改進：討論當前Transformer架構的改進方向，例如提高模型的效率和準確性。

圖表翻譯：

圖2-1展示了詞向量在詞嵌入空間中的語義接近程度。從圖中可以看出，具有相似含義的單詞在空間中被對映到彼此接近的位置，這使得模型能夠更好地理解上下文和語義關係。

圖表翻譯：

圖2-2展示了BERT和GPT的架構差異。BERT使用編碼器處理輸入資料，而GPT則使用解碼器生成輸出。這兩種架構在處理文字資料時有不同的優勢和適用場景。

大語言模型的核心技術與發展歷程

大語言模型（LLMs）代表了自然語言處理（NLP）領域的重大突破，其核心技術根據 Transformer 架構。自 2017 年 Google Brain 團隊發表「Attention Is All You Need」論文以來，Transformer 架構徹底改變了語言模型的建構方式。

Transformer 架構的革命性創新

Transformer 架構的核心創新在於其自注意力（self-attention）機制。這個機制允許模型在處理每個詞彙時，同時考慮句子中的所有其他詞彙，從而更準確地理解上下文關係。可以將其比喻為每個詞彙對其他詞彙進行「投票」，以決定其自身的意義。這種機制使得模型能夠捕捉長距離的依賴關係，顯著提升了文字理解和生成的品質。

自注意力機制的運作原理

自注意力機制允許模型直接建立句子中任意兩個詞彙之間的關聯，無需依賴傳統的循序處理方式。這種平行處理能力不僅提高了模型的效率，也增強了其理解複雜語言結構的能力。例如，在處理「貓坐在地毯上」這個句子時，模型可以同時考慮「貓」和「地毯」之間的關係，而不必依賴循序處理的限制。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class SelfAttention(nn.Module):
    def __init__(self, embed_dim):
        super(SelfAttention, self).__init__()
        self.query = nn.Linear(embed_dim, embed_dim)
        self.key = nn.Linear(embed_dim, embed_dim)
        self.value = nn.Linear(embed_dim, embed_dim)
    
    def forward(self, x):
        Q = self.query(x)
        K = self.key(x)
        V = self.value(x)
        attention_scores = torch.matmul(Q, K.T) / torch.sqrt(torch.tensor(x.size(-1)))
        attention_weights = F.softmax(attention_scores, dim=-1)
        output = torch.matmul(attention_weights, V)
        return output

# 示例用法
if __name__ == "__main__":
    embed_dim = 512
    sequence_length = 10
    batch_size = 32
    
    # 建立隨機輸入張量
    x = torch.randn(batch_size, sequence_length, embed_dim)
    
    # 初始化自注意力層
    attention_layer = SelfAttention(embed_dim)
    
    # 進行前向傳播
    output = attention_layer(x)
    
    print(f"輸出形狀：{output.shape}")

內容解密：

  1. SelfAttention 類別實作了自注意力機制的主要邏輯
  2. query、key 和 value 線性層用於轉換輸入資料
  3. 透過計算查詢向量（Q）和鍵向量（K）的點積來計算注意力分數
  4. 使用 softmax 函式對注意力分數進行歸一化處理
  5. 將注意力權重應用於值向量（V）以獲得最終輸出

大語言模型的訓練過程

大語言模型的訓練需要龐大的計算資源和海量的資料。這些模型通常使用網際網路內容、學術論文、書籍等資料進行訓練。然而，訓練資料中可能包含固有的偏差，因此在使用這些模型時需要謹慎並進行適當的人工監督。

訓練資料的來源與挑戰

  1. 資料來源：包括但不限於網頁內容、書籍、學術論文、專業資料集等
  2. 資料規模：通常達到數十TB甚至PB級別
  3. 資料品質控制：需要進行嚴格的資料清理和過濾
  4. 偏差問題：訓練資料中的偏差可能導致模型輸出不當內容
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split

def prepare_training_data(data_path):
    # 載入資料
    data = pd.read_csv(data_path)
    
    # 進行基本的資料清理
    data = data.dropna()  # 刪除缺失值
    data = data[data['text'].str.len() > 0]  # 刪除空文字
    
    # 分割訓練集和驗證集
    train_data, val_data = train_test_split(data, test_size=0.2, random_state=42)
    
    return train_data, val_data

# 示例用法
if __name__ == "__main__":
    data_path = "path/to/your/dataset.csv"
    train_data, val_data = prepare_training_data(data_path)
    print(f"訓練集大小：{len(train_data)}")
    print(f"驗證集大小：{len(val_data)}")

內容解密：

  1. 使用 pandas 函式庫載入 CSV 格式的資料集
  2. 進行基本的資料清理，包括刪除缺失值和空文字
  3. 使用 train_test_split 函式將資料分割為訓練集和驗證集
  4. 傳回處理好的訓練集和驗證集以供後續使用

硬體需求與產業影響

訓練大語言模型需要專門的硬體支援，尤其是高效能的圖形處理單元（GPUs）。NVIDIA 等公司的 GPU 產品已成為訓練這些模型的關鍵硬體。

GPU 需求的激增

  1. 計算需求：大型模型需要強大的平行計算能力
  2. 專門化設計：如 NVIDIA 的 H100 Tensor Core GPU 等專為機器學習設計的硬體
  3. 供應鏈挑戰：高需求導致供應緊張和價格上漲

隨著大語言模型的持續發展，相關的技術和產業也在不斷演進。未來可能會出現更多專門針對 AI 計算最佳化的硬體設計，同時也會出現更多針對特定領域的專用模型。

可能的發展趨勢

  1. 專用 AI 硬體：如 Google 的 Tensor Processing Units (TPUs)
  2. 模型最佳化技術：提高模型效率和降低佈署成本
  3. 特定領域的模型：針對特定行業或任務的專用大語言模型
玄貓

玄貓

技術愛好者，專注於分享程式開發、雲端技術與 AI 應用的心得體會。