引言
随着生成式人工智能(GenAI)系统在工业和研究领域的广泛应用,开发者和终端用户越来越多地通过提示(prompting)或提示工程(prompt engineering)与这些系统进行交互。尽管提示已成为一个被广泛研究的概念,但由于该领域的新兴性,存在着术语冲突和对什么构成提示的本体论理解不足的问题。为了建立对提示的结构化理解,一个由来自多所大学和研究机构的研究人员组成的团队开展了The Prompt Report项目,对提示技术进行了系统性的调查和分析。
研究方法
研究团队采用了系统性文献综述的方法,遵循PRISMA(Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses)指南进行。他们首先通过关键词搜索从arXiv、Semantic Scholar和ACL等数据库中抓取了相关论文。初始搜索使用了44个与提示和提示工程密切相关的关键词。
随后,研究人员对数据集进行了去重处理,并通过人工和AI审核相关性,最终从4,797条初始记录中提取出1,565篇相关论文。这个精心筛选的数据集构成了本研究的基础。
主要发现
提示技术分类
研究团队建立了一个全面的提示技术分类体系,将提示技术分为三大类:
- 基于文本的技术
- 多语言技术
- 多模态技术
在基于文本的技术中,研究者们识别并定义了58种不同的提示技术。这些技术涵盖了从简单的指令提示到复杂的链式思考(chain-of-thought)提示等多种方法。
多语言技术主要用于在非英语环境中对大语言模型进行提示,而多模态技术则用于处理图像和音频等非文本模态。
提示工程过程
研究还深入探讨了提示工程的过程,将其概括为三个反复进行的步骤:
- 对数据集执行推理
- 评估性能
- 修改提示模板
这个过程强调了提示工程的迭代性质,以及不断优化以获得最佳结果的重要性。
案例研究
为了验证和展示不同提示技术的效果,研究团队进行了两个案例研究:
- MMLU基准测试:使用六种不同的提示技术对MMLU(Massive Multitask Language Understanding)基准进行了测试,并探讨了格式对结果的影响。
- 自杀危机综合征(SCS)标注:将提示技术应用于识别Reddit帖子中可能表明自杀危机综合征的内容。这个案例研究展示了如何在实际问题中应用提示工程,以及如何通过迭代改进提示来提高模型性能。
研究意义
The Prompt Report的重要性体现在以下几个方面:
- 建立了提示技术的标准化词汇和分类体系,为研究者和实践者提供了共同的语言。
- 通过系统性的文献综述,全面梳理了提示技术的现状和发展趋势。
- 提供了实际案例研究,展示了不同提示技术在实际应用中的效果和局限性。
- 为未来的研究指明了方向,特别是在多语言和多模态提示技术方面。
开源贡献
为了促进该领域的进一步研究和发展,The Prompt Report项目团队将其数据集和代码开源。感兴趣的研究者可以通过以下方式访问相关资源:
- 完整数据集可在Hugging Face上获取
- 项目代码库托管在GitHub上
- 研究论文可在arXiv上查阅
研究团队鼓励社区成员使用这些资源,进行进一步的分析和实验,以推动提示技术的发展。
结论
The Prompt Report代表了对AI提示技术领域的一次全面和系统的调查。通过建立标准化的词汇、分类体系和分析方法,这项研究为未来的工作奠定了坚实的基础。随着生成式AI技术的不断发展,对提示技术的深入理解和有效应用将变得越来越重要。The Prompt Report不仅总结了当前的研究状态,还为未来的创新指明了方向。
研究者、开发者和AI爱好者都可以从这份报告中获益,无论是通过学习不同的提示技术,还是利用开源资源进行进一步的探索。随着AI技术继续改变我们与计算机交互的方式,The Prompt Report将成为理解和塑造这一革命性变化的重要工具。
