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即时工程已成为优化自然语言处理 (NLP) 中语言模型的强大方法。 它需要创建有效的提示（通常称为指令或问题）来指导人工智能模型的行为和输出。
由于即时工程在增强语言模型的功能和管理方面的能力，它引起了广泛的关注。 本文将深入探讨即时工程的概念、其意义及其工作原理。
了解即时工程
即时工程涉及创建精确且信息丰富的问题或指令，使用户能够从人工智能模型中获取所需的输出。 这些提示充当指导语言建模行为和文本生成的精确输入。 用户可以通过精心构建提示来修改和控制人工智能模型的输出，从而提高其实用性和可靠性。
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即时工程的历史
为了应对语言模型的复杂性和不断扩展的功能，提示工程随着时间的推移而发生了变化。 尽管快速工程的历史可能并不长，但其基础可以在早期的 NLP 研究和 AI 语言模型的创建中看到。 以下是提示工程历史的简要概述：
前变压器时代（2017年之前）
在开发基于变压器的模型（例如 OpenAI 的生成式预训练变压器 (GPT)。 循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）等早期语言模型缺乏上下文知识和适应性，这限制了即时工程的潜力。
预训练和变压器的出现（2017）
变压器的介绍，特别是 Vaswani 等人的“Attention Is All You Need”论文。 2017年，彻底改变了NLP领域。 Transformer 使得大规模预训练语言模型成为可能，并教它们如何在上下文中表示单词和句子。 然而，在此期间，即时工程仍然是一项相对未经探索的技术。
微调和 GPT 的崛起（2018）
随着 OpenAI 的 GPT 模型的引入，快速工程发生了一个重大转折。 GPT 模型证明了对特定下游任务进行预训练和微调的有效性。 出于各种目的，研究人员和从业者已开始使用快速工程技术来指导 GPT 模型的行为和输出。
即时工程技术的进步（2018 年至今）
随着对即时工程的理解不断加深，研究人员开始尝试不同的方法和策略。 这包括设计上下文丰富的提示、使用基于规则的模板、合并系统或用户指令以及探索前缀调整等技术。 目标是增强控制、减轻偏见并提高语言模型的整体性能。
社区贡献和探索（2018 年至今）
随着即时工程在 NLP 专家中流行起来，学者和程序员开始交流想法、经验教训和最佳实践。 在线讨论区、学术出版物和开源图书馆为开发及时的工程方法做出了巨大贡献。
正在进行的研究和未来的方向（现在和以后）
快速工程仍然是研究和开发的一个活跃领域。 研究人员正在探索如何使即时工程变得更加有效、可解释和用户友好。 人们正在研究基于规则的奖励、奖励模型和人机交互方法等技术，以完善即时工程策略。
即时工程的意义
快速工程对于提高人工智能系统的可用性和可解释性至关重要。 它有很多好处，包括：
改进控制
用户可以通过提示给出明确的指示来指导语言模型生成所需的响应。 这种程度的监督有助于确保人工智能模型提供符合预定标准或要求的结果。
减少人工智能系统中的偏见
快速工程可以用作减少人工智能系统偏差的工具。 通过仔细设计提示，可以发现并减少生成文本中的偏见，从而获得更加公正和平等的结果。
修改模型行为
可以使用提示工程修改语言模型以显示所需的行为。 因此，人工智能系统可以成为特定任务或领域的专家，从而提高其在特定用例中的准确性和可靠性。
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即时工程如何运作
提示工程使用有条不紊的过程来创建强大的提示。 以下是一些关键行动：
GPT-4 一般提示提示
以下提示将帮助您通过最新版本的 ChatGPT 获得竞争优势：
→ 捕捉你的写作风格
向 GPT 提供一些您的写作样本，并要求它为未来的输出创建风格指南。提示示例：… pic.twitter.com/JWYYLV4ZLS
— 蔡斯·柯蒂斯 (@realchasecurtis) 2023 年 4 月 2 日
指定任务
建立您希望语言模型实现的精确目的或目标。 任何 NLP 任务，包括文本补全、翻译和摘要，都可能涉及。
识别输入和输出
明确定义语言模型所需的输入以及您期望系统输出的内容。
创建信息提示
创建提示，清楚地向模型传达预期行为。 这些问题应该清晰、简短并适合特定目的。 寻找最佳提示可能需要反复试验和修改。
迭代和评估
通过将创建的提示输入语言模型并评估结果来测试它们。 检查结果、查找缺陷并调整说明以提高性能。
校准和微调
校准和微调提示时考虑评估结果。 为了获得所需的模型行为，并确保其符合预期的工作和要求，此过程需要进行细微的调整。
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