比「让我们一步一步思考」这句咒语还管用，提示工程正在被改进

---

大语言模型可以通过元提示执行自动提示工程，但由于缺乏足够的指导以引导大语言模型中的复杂推理能力，它们的潜力可能没有完全发挥。那么该如何指导大语言模型进行自动提示工程？

大型语言模型（LLM）是自然语言处理任务中强大的工具，但要找到最优提示往往需要大量的手动尝试和试错。由于模型的敏感性，即使在部署到生产环境后，仍可能遇到意想不到的边缘情况，需要进一步的手动调整来改善提示。因此，尽管LLM具有巨大的潜力，但在实际应用中仍需要人工干预以优化其性能。

这些挑战催生了自动提示工程的新兴研究领域。在这一领域内，一种显著的方法是通过利用LLM的自身能力来实现。具体而言，这涉及使用指令来对LLM进行元提示，比如"检查当前提示和示例批次，然后生成一个新的提示"。

虽然这些方法取得了令人印象深刻的性能，但随之而来的问题是：什么样的元提示适用于自动提示工程？

为了回答这个问题，南加州大学和微软的研究者发现了两个关键观察。首先，提示工程本身就是一个复杂的语言任务，需要进行深层的推理。这意味着需要仔细检查模型的错误，判断当前提示中是否缺少或误导了某些信息，并找到更清晰地传达任务的方法。其次，在LLM中，通过引导模型逐步思考，可以激发出复杂的推理能力。通过指导模型反思其输出，我们还能进一步提高这种能力。这些观察结果为解决这个问题提供了有价值的线索。

☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 免费无限量使用 DeepSeek R1 模型☜☜☜

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2311.05661.pdf

通过前面的观察，研究者进行了微调工程，旨在建立一个元提示，为LLM更有效地执行提示工程提供指导（见下图2）。通过反思现有方法的限制，并结合复杂推理提示的最新进展，他们引入了元提示组件，如逐步推理模板和上下文规范，明确指导LLM在提示工程中的推理过程。

此外，由于提示工程与优化问题密切相关，我们可以从常见的优化概念中借鉴一些灵感，例如批处理大小、步长和动量，并将它们引入到元提示中以进行改进。我们在MultiArith和GSM8K这两个数学推理数据集上对这些组件和变体进行了实验，并确定了一个表现最佳的组合，我们将其命名为PE2。

PE2在实证性能方面取得了显著的进展。当使用TEXT-D*INCI-003作为任务模型时，PE2生成的提示在MultiArith上比零-shot思维链的一步一步思考提示提高了6.3％，在GSM8K上提高了3.1％。此外，PE2在性能上胜过了两个自动提示工程的基线，即迭代APE和APO（见图1）。

值得注意的是，PE2 在反事实任务上的表现最为有效。此外，该研究还证明了 PE2 在优化冗长、现实世界提示上具有广泛的适用性。

在审查 PE2 的提示编辑历史时，研究者发现 PE2 始终提供有意义的提示编辑。它能够修正错误或不完整的提示，并通过添加额外的细节使提示更加丰富，从而促成最终性能的提升 (表 4 所示)。

有趣的是，当 PE2 不知道在八进制中进行加法运算时，它会从示例中制定自己的算术规则：「如果两个数字都小于 50，则将 2 添加到总和中。如果其中一个数字是 50 或更大，则将 22 添加到总和中。」尽管这是一个不完美的简便解决方案，但它展示了 PE2 在反事实情境中进行推理的非凡能力。

尽管取得了这些成就，研究者也认识到了 PE2 的局限性和失败案例。PE2 也会受到 LLM 固有限制的影响和限制，比如忽视给定的指令和产生错误的合理性 (下表 5 所示)。

背景知识

提示工程

提示工程的目标是在使用给定的 LLM M_task 作为任务模型时（如下公式所示），在给定数据集 D 上找到达到最佳性能的文本提示 p∗。更具体地说，假设所有数据集都可以格式化为文本输入 - 输出对，即 D = {(x, y)}。一个用于优化提示的训练集 D_train，一个用于验证的 D_dev，以及一个用于最终评估的 D_test。按照研究者提出的符号表示，提示工程问题可以描述为：

其中，M_task (x; p) 是在给定提示 p 的条件下模型生成的输出，而 f 是对每个示例的评估函数。例如，如果评估指标是完全匹配，那么

使用 LLM 进行自动提示工程

在给定一组初始提示的情况下，自动提示工程师将不断提出新的、可能更好的提示。在时间戳 t，提示工程师获得一个提示 p^(t)，并期望写一个新提示 p^(t+1)。在新的提示生成过程中，可以选择检查一批示例 B = {(x, y, y′ )}。这里 y ′ = M_task (x; p) 表示模型生成的输出，y 表示真实标签。使用 p^meta 表示一个元提示，用于指导 LLM 的 M_proposal 提出新的提示。因此，

构建一个更好的元提示 p^meta 以提高所提出的提示 p^(t+1) 的质量是本研究的主要关注点。

构建更好的元提示

SCISPACE

AI论文研究助手，探索和解释论文的平台

65 查看详情

就像提示在最终任务性能中发挥重要作用一样，引入到公式 2 中的元提示 p^meta 在新提出的提示质量以及自动提示工程的整体质量中起着重要作用。

研究者主要专注于对元提示 p^meta 进行提示工程，开发了可能有助于提高 LLM 提示工程质量的元提示组件，并对这些组件进行系统的消融研究。

研究者基于以下两个动机来设计这些组件的基础：（1）提供详细的指导和背景信息：（2）融入常见的优化器概念。接下来，研究者将更详细地描述这些元素并解释相关原理。下图 2 为可视化展示。

提供详细的指令和上下文。在先前的研究中，元提示要么指示提议模型生成提示的释义，要么包含有关检查一批示例的最小指令。因此通过为元提示添加额外的指令和上下文可能是有益的。

(a) 提示工程教程。为了帮助 LLM 更好地理解提示工程的任务，研究者在元提示中提供一个提示工程的在线教程。

(b) 两步任务描述。提示工程任务可以分解为两个步骤，像 Pryzant et al. 所做的那样：在第一步，模型应该检查当前的提示和一批示例。在第二步，模型应该构建一个改进的提示。然而，在 Pryzant et al. 的方法中，每一步都是即时解释的。与之相反的是，研究者考虑的是在元提示中澄清这两个步骤，并提前传递期望。

(c) 逐步推理模板。为了鼓励模型仔细检查批次 B 中的每个示例并反思当前提示的局限性，研究者引导提示提议模型 M_proposal 回答一系列问题。例如：输出是否正确？提示是否正确描述了任务？是否有必要编辑提示？ 

(d) 上下文规范。在实践中，提示插入整个输入序列的位置是灵活的。它可以在输入文本之前描述任务，例如「将英语翻译成法语」。它也可以出现在输入文本之后，例如「一步一步地思考」，以引发推理能力。为了认识到这些不同的上下文，研究者明确指定了提示与输入之间的相互作用。例如：「Q: A ：一步一步地思考。」

融入常见的优化器概念。在前面方程 1 中描述的提示工程问题本质上是一个优化问题，而方程 2 中的提示提议可以被视为进行一次优化步骤。因此，研究者考虑以下在基于梯度的优化中常用的概念，并开发他们元提示中使用的对应词。

(e) 批处理大小。批处理大小是在每个提示提议步骤 (方程 2) 中使用的 (失败) 示例数量。作者在分析中尝试了批处理大小为 {1, 2, 4, 8}。

(f) 步长。在基于梯度的优化中，步长确定模型权重更新的幅度。在提示工程中，其对应物可能是可以修改的单词（token）数量。作者直接指定「你可以更改原始提示中的最多 s 个单词」，其中 s ∈ {5, 10, 15, None}。

(g) 优化历史和动量。动量 (Qian, 1999) 是一种通过保持过去梯度的移动平均来加速优化并避免振荡的技术。为了开发动量的语言对应部分，本文包含了所有过去的提示（时间戳为 0, 1, ..., t − 1）、它们在 dev 集上的表现以及提示编辑的摘要。

实验

作者使用以下四组任务来评估 PE2 的有效性和局限性：

1. 数学推理；2. 指令归纳；3. 反事实评估；4. 生产提示。

改进的基准与更新的 LLMs。在表 2 的前两部分中，作者观察到使用 TEXT-D*INCI-003 可以显著提高性能，表明它更能够在 Zero-shot CoT 中解决数学推理问题。此外，两个提示之间的差距缩小了（MultiArith：3.3% → 1.0%，GSM8K：2.3% → 0.6%），表明 TEXT-D*INCI-003 对提示释义的敏感性减小。鉴于此，依赖简单释义的方法如 Iterative APE，可能无法有效地提升最终结果。更精确和有针对性的提示编辑是提高性能的必要条件。

PE2 在各种任务上优于 Iterative APE 和 APO。PE2 能够找到一个在 MultiArith 上达到 92.3% 准确率（比 Zero-shot CoT 高 6.3%）和在 GSM8K 上达到 64.0% 的提示 (+3.1%)。此外，PE2 找到的提示在指令归纳基准、反事实评估和生产提示上优于 Iterative APE 和 APO。

在前面图 1 中，作者总结了 PE2 在指令归纳基准、反事实评估和生产提示上获得的性能提升，展示了 PE2 在各种语言任务上取得了强大的性能。值得注意的是，当使用归纳初始化时，PE2 在 12 个反事实任务中的 11 个上优于 APO (图 6 所示)，证明了 PE2 能够推理矛盾和反事实情境。

PE2 生成有针对性的提示编辑和高质量提示。在图 4 (a) 中，作者绘制了提示优化过程中提示提议的质量。实验中观察到三种提示优化方法有非常明显的模式：Iterative APE 基于释义，因此新生成的提示具有较小的方差。APO 进行了大幅度的提示编辑，因此性能在第一步下降。PE2 在这三种方法中是最稳定的。在表 3 中，作者列出了这些方法找到的最佳提示。APO 和 PE2 都能够提供「考虑所有部分 / 细节」的指令。此外，PE2 被设计为仔细检查批次，使其能够超越简单的释义编辑，进行非常具体的提示编辑，例如「记得根据需要添加或减去」。

了解更多内容，请参考原论文。

以上就是比「让我们一步一步思考」这句咒语还管用，提示工程正在被改进的详细内容，更多请关注其它相关文章！

# 南加州大学  # 网站优化在哪里做  # 辽阳网站建设案例企业  # 陆丰外贸网站推广营销  # 思明seo优化多少钱  # 唐山seo结构优化  # dz3.4seo设置  # 太多  # 丰田  # 取得了  # 中国科学院  # 所示  # 批处理  # 是在  # 的是  # 这句  # 让我们  # type  # 工程  # 台州建设免费网站  # 贵阳网站建设排名  # 教育行业网站优化运营  # 西丽促销网站建设 

相关栏目： 【 Google疑问12 】 【 Facebook疑问10 】 【 优化推广96088 】 【 技术知识133117 】 【 IDC资讯59369 】 【 网络运营7196 】 【 IT资讯61894 】

相关推荐： AI室内设计软件流行，室内设计行业如何应对效率变革  磐镭发布全新 GeForce RTX 4080 ARMOUR 显卡，售价为 9499 元  如何利用物联网技术提高企业生产线智能化水平，提升生产效率  Nature封面：量子计算机离实际应用还有两年  “五年内人类程序员将消失”预言引争议，AI真的那么强大了吗？  Zoom远程会议应用：AI培训需经用户授权  数字文明尼山对话 | 在东方圣城与AI潮流梦幻联动，看“智慧大脑”让数字山东更美好  全媒封面丨⑤商汤科技：原创AI算法“发电厂”  构建人机交互创新模式，微美全息研究AIGC智能交互界面生成技术  360发布AI数字人广场，可同孙悟空、爱因斯坦等古今中外角色对话  焊接协作机器人或将成为26届埃森展最大看点  昇腾AI大模型训推一体化解决方案将在WAIC发布  上天下海登极，青岛与昇腾AI握手一起探索星辰大海  日本演员工会提出AI立法建议 要求建立“声音肖像权”  加强高质量数据供应能力，促进通用人工智能大模型领域的创新  读创正式上线“读创AI聊”功能  有 ARM 和 X86 两个版本，香橙派游戏掌机细节曝光  发布最新版本的 PICO OS 5.7.0：支持VR头盔录屏并跨平台分享至微信  黄仁勋：5年前，我们对AI抱有巨大期望  重塑未来生活的五项技术趋势  创新科学家成功研发FAST激光靶标维护机器人  OpenAI已向中国申请注册“GPT-5”商标，此前已在美国提交申请  无人机协助盐城交通执法的协同训练  智能化解决方案：保障数据安全阻击泄露和丢失  对Hugging Face开源模型精准投毒！LLM切脑后变身PoisonGPT，用虚假事实洗脑60亿人  套娃不可取：研究人员证实用AI生成的结果训练AI将导致模型退化  OpenAI限制网络爬虫访问以保护数据免被用于AI模型训练  大模型训练成本降低近一半！新加坡国立大学最新优化器已投入使用  真全息产品，亮相深圳文博会——dipal数伴拓展元宇宙非沉浸式体验  AI会帮我们把活干完吗？  pixivFANBOX 更新运营规则，禁止通过外链绕开 AI 生成禁令  抢占新赛道 加快机器人产业集聚发展  GPT-4是如何工作的？哈佛教授亲自讲授  B站内测 AI 搜索功能，输入“？”即可体验  消息称苹果 iPhone 15 系列健康应用将深度融合 AI 技术  自动驾驶汽车避障、路径规划和控制技术详解  严打“黑飞”，无人机检测反制设备护航大运会净空安全  换流站无线物联网络为新型电力系统铺设“数字之路”  世界上第一个完全由人工智能驱动的图像编辑器！  鉴智机器人发布基于地平线征程5的标准视觉感知产品  加州用AI监测野火：1032个摄像头联网扫描森林异常  周鸿祎参加中美青年科技创新峰会，分享人工智能创新机遇  田渊栋团队新研究：微调  2025世界人工智能大会前沿科技共绘“未来”图景， 这家这家独角兽企业的通用大脑将在AI领域大放异彩  AI+游戏首度大范围公布实际应用成果，AI全面来临还有多远？  OpenAI CEO 阿尔特曼到访日本，对全球 AI 协调合作表示乐观  小红书陷入麻烦！被指控未经许可使用用户图片进行AI训练  用AI升级会议体验！思必驰多款会议产品亮相全球智博会！  洞穴探险神器？可自主导航的单旋翼自旋无人机，效率更高！  “上海市民营企业人工智能赋能创新中心”揭牌成立 

 2024-01-16