prompting是什么意思 Prompting技术范式一览

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近几年，大语言模型的发展十分迅速。尤其是2022年11月底ChatGPT的发布，更是引爆AI领域发展，使人们觉得通用人工智能(AGI)成为可能，引起了社会各界的广泛关注。

在使用ChatGPT时，人们通过提示词(prompt)与大语言模型进行交互。对于不同的提示词，ChatGPT给出的答案截然不同。如何设计提示词使模型产生符合人们需要的答案成为一项富有挑战的工作。于是各种Prompting技术应运而生。

根据专业文献的定义，Prompting技术是一种在使用大语言模型(LLM)时，通过提供特定的提示、指令或上下文信息(统称为Prompt)，来引导模型生成特定类型、格式或内容的文本的人机交互技术。在Prompting模式下，模型的输入会包含一个明确的提示，该提示用于指导模型生成与提示相关的文本。这种提示可以是一个完整的句子或问题，也可以是一个关键词或短语。通过在训练数据中使用提示来指导模型的学习，可以提高模型在特定主题、风格或格式上的生成能力。

1、样例式Prompting（Example-basedPrompting）：

2、指令式Prompting（Instruction-basedPrompting）：

3、填空式Prompting（Cloze-stylePrompting）：

4、对话式Prompting（Conversation-basedPrompting）：

5、主题式Prompting（Topic-basedPrompting）：

6、递进式Prompting（ProgressivePrompting）：

7、条件式Prompting（Condition-basedPrompting）：

8、思维链Prompting（Thought-chainPrompting）：

这些Prompting技术可以根据具体应用的需求进行选择和组合。通过合理应用Prompting技术，可以提高语言模型的生成效果，使其更加符合预期和用户需求。

1、图像Prompting（ImagePrompting）：

2、视频Prompting（VideoPrompting）：

3、音频Prompting（AudioPrompting）：

4、多模态Prompting（MultimodalPrompting）：

5、情景Prompting（ScenarioPrompting）：

这些高级Prompting技术将不同的媒体形式或情景引入到语言模型中，进一步拓展了生成文本的可能性。它们在生成与多媒体内容相关的文本或模拟特定情景的文本方面具有独特的应用价值。

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