【深度揭秘】大语言模型潜力全开！26条核心提示词原则详解

在人工智能和自然语言处理领域，大语言模型（LLMs）如GPT-4和LLaMA系列已经展现出令人瞩目的能力。然而，如何充分发挥这些模型的潜力，一直是研究者和实践者关注的焦点。最近，一篇题为《Principled Instructions Are All You Need for Questioning LLaMA-1/2, GPT-3.5/4》的论文引起了广泛关注。这篇论文提出了26条提示词原则，旨在提高与大语言模型交互的效果。今天，让我们深入探讨这些原则，看看它们如何改变我们与AI对话的方式。

提示工程：解锁AI潜能的钥匙

提示工程是一门新兴的技术，它关注如何通过精心设计的输入（提示）来引导大语言模型产生所需的输出。这篇论文的研究者们发现，通过应用特定的提示原则，可以显著提高模型输出的质量和准确性。

26条原则：全面提升AI交互体验

这26条原则涵盖了提示设计的多个方面，从结构和清晰度到内容和语言风格。让我们通过一些具体例子来理解这些原则是如何工作的。

这些原则涵盖了提示工程的多个方面，从结构和清晰度到内容和语言风格。通过灵活运用这些原则，用户可以更有效地与大型语言模型互动，获得更高质量、更符合预期的输出。值得注意的是，这些原则并非固定不变的规则，而是应根据具体任务和需求进行调整和组合。在实践中，你可能会发现某些原则在特定情况下特别有效，而在其他情况下可能不太适用。因此，建议在使用这些原则时保持灵活性，并通过不断实验来找出最适合你特定需求的提示方法。

简洁是力量

第一条原则强调了简洁的重要性。在与AI交互时，我们往往会不自觉地加入一些礼貌用语，比如"请"、"谢谢"等。然而，研究发现，直接了当的指令往往能够获得更好的结果。

例如，与其说"请您能否解释一下量子力学的基本原理？谢谢！"，不如直接说"解释量子力学的基本原理。"这种方式不仅节省了字数，还能让模型更专注于核心任务。

角色扮演：释放AI的创造力

给AI分配一个特定的角色可以极大地增强其输出的相关性和深度。这就是第16条原则的精髓。

想象你需要了解19世纪维多利亚时代的社会习俗。你可以这样提问："作为一位19世纪的英国贵族，描述一次典型的晚宴。"这样的提示会引导模型从一个特定的视角出发，提供更加丰富和符合历史背景的描述。

思维链：透视AI的决策过程

第19条原则提到了结合思维链（Chain of Thought）和少样本提示的方法。这种方法不仅能够提高模型输出的质量，还能让我们窥见AI的"思考"过程。

例如，当解决一个复杂的数学问题时，你可以这样引导模型：

"问题：一个水池有两个入水口和一个出水口。第一个入水口每小时能注入30立方米的水，第二个每小时能注入40立方米的水，出水口每小时排出35立方米的水。如果水池初始是空的，需要多长时间才能装满2100立方米的水？

思考步骤：

1. 计算每小时净增加的水量

2. 用总容量除以每小时净增加量

现在，请按照这些步骤解决问题，并展示你的计算过程。"

这种方法不仅能够得到正确的答案，还能帮助我们理解模型是如何得出这个答案的。

原则的分类：系统化的提示策略

为了更好地理解和应用这些原则，研究者们将它们分为五大类：

1. 提示结构和清晰度

2. 具体性和信息

3. 用户交互和参与

4. 内容和语言风格

5. 复杂任务和编码提示

这种分类不仅帮助我们更好地理解每条原则的目的，还为不同场景下的提示设计提供了指导。

研究团队在多个大语言模型上测试了这些原则的效果，包括LLaMA-1/2的不同版本（7B, 13B, 70B）以及GPT-3.5和GPT-4。结果令人振奋：所有原则都在不同规模的模型上带来了显著改善。

特别值得注意的是，这些原则在大型模型（如GPT-4）上的效果最为显著，平均提升了57.7%的输出质量和36.4%的准确性。这一发现不仅证实了这些原则的有效性，还暗示了大型模型可能具有更强的指令跟随能力。

为了系统地评估这些原则的效果，研究团队开发了ATLAS基准测试。这个基准包含了针对每个原则的多个问题，为提示工程研究提供了一个标准化的测试平台。

ATLAS基准的创建不仅有助于验证当前研究的结果，还为未来的提示工程研究提供了一个valuable工具。研究者们可以使用这个基准来比较不同提示策略的效果，推动这个领域的进一步发展。

这些原则不仅适用于研究环境，在日常与AI交互中也能派上用场。无论你是在使用AI辅助写作、编程，还是进行创意探索，运用这些原则都能帮助你获得更好的结果。

例如，当你需要AI帮助解释一个复杂的科学概念时，你可以结合多个原则：

“作为一位熟练的科普作家（原则16：角色分配），用简单的语言（原则5：简化解释）解释黑洞的概念。首先定义黑洞，然后描述它们的形成过程，最后讨论它们对宇宙的影响。每个部分不要超过3句话（原则25：明确说明要求和限制）。”

这样的提示不仅明确了你的需求，还给了AI一个清晰的结构来组织信息，很可能会得到一个简洁、易懂且信息丰富的解释。

通过精心设计的提示，我们能够更好地引导AI，使其产生更高质量、更符合我们需求的输出。这不仅提高了AI应用的效率，还为AI在更多领域的应用开辟了新的可能性。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

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第一阶段（10天）：初阶应用

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• 大模型 AI 能干什么？
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• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
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第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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