Prompt Engineering 是驾驭大语言模型（LLM）的关键，而其效果评估则离不开精心设计的专用数据集。本文将深入探讨如何在 LLM 开发中利用 Prompt 数据集，区分训练数据集和评估数据集，并介绍如 Flan v2 和 OpenPrompt 等资源，助力读者掌握数据驱动的 Prompt Engineering 实践，提升 LLM 的性能和可靠性。
Prompt Engineering 的演进：从微调到 Prompt 设计
传统上，为了使 LLM 适应特定任务，需要进行微调，即在特定任务的数据上重新训练模型的大部分参数。然而，Prompt Engineering 提供了一种更轻量级的替代方案：通过精心设计的文本提示来指导模型，而无需修改其内部权重。这种转变使得 Prompt 设计 成为开发者和研究人员的一项关键技能。例如，在内容创作领域，通过调整 Prompt 的措辞和结构，可以显著改变 LLM 生成的文章质量和风格。一个简单的“写一篇关于气候变化的科普文章”的 Prompt，可能生成平淡无奇的内容；而如果将 Prompt 修改为“写一篇引人入胜的、针对青少年的、关于气候变化的科普文章，包含实际案例和解决方案”，则可能生成更具吸引力、更易理解的文章。
“好”的 Prompt 之挑战
设计有效的 Prompt 既是艺术也是科学。措辞上的细微变化可能会产生截然不同的输出，并且质量评估可能具有主观性和不一致性。随着 LLM 越来越多地嵌入到高风险工作流程中，非正式的测试已远远不够。想象一下，一个医疗诊断助手依赖于 LLM 来解读患者症状并给出建议。如果用于指导 LLM 的 Prompt 存在歧义或偏差，可能会导致误诊或不恰当的治疗方案。因此，系统性地评估 Prompt 的性能，并确保其在各种情况下都能产生可靠的结果至关重要。
数据驱动的必然性：训练与评估
为了设计有效的 Prompt 并衡量其成功程度，从业者需要结构化的 Prompt 数据集。这些数据集分为两类：用于教 LLM 如何响应 Prompt 的数据集（训练数据集）和用于评估性能的数据集（评估数据集）。两者对于稳健的开发都至关重要。训练数据集可以类比为老师，它通过提供大量示例来教会 LLM 理解和执行指令。评估数据集则相当于考试，用于检验 LLM 是否真正掌握了所学知识。
Prompt 数据集解密：训练 vs. 评估
Prompt 训练数据集 的目的是通过提供 Prompt 与高质量输出的配对示例，帮助模型学习如何遵循指令。这些数据集通常包含各种 NLP 任务，如摘要、问答和分类，并以指令的形式呈现。为了教会模型进行泛化，训练数据集应包含多样化的 Prompt 类型。P3（Public Pool of Prompts）就是一个典型的例子，它是一个将 NLP 数据集重构为 Prompt 的集合，旨在促进基于指令的学习，并支持少样本和零样本泛化。而前缀调整或软 Prompt 调整等方法则依赖于这些数据集来调整一小部分参数，从而提高训练效率。
Prompt 评估数据集 的目的是评估 LLM 对给定 Prompt 的响应效果。这些数据集通常包含参考输出或评分标准，从而可以测试准确性、偏差、连贯性和安全性等维度。评估数据集支持模型之间或 Prompt 策略之间的比较分析。它们提供了一种结构化的方式，可以超越轶事测试，实现可重复的实证评估。举例来说，如果我们要评估一个 LLM 在生成新闻摘要方面的能力，我们可以使用包含新闻文章和对应摘要的评估数据集。通过比较 LLM 生成的摘要与数据集中的参考摘要，我们可以使用诸如 ROUGE 等指标来衡量其准确性和流畅性。
为什么两者都重要？
Prompt 训练数据集教模型遵循指令，而评估数据集验证它是否已经学会这样做，以及可靠性如何。只有两者兼备，才能进行严肃的 LLM 部署。想象一下，一个聊天机器人被用于客户服务。如果没有充分的训练数据集，它可能无法理解客户的问题或提供有用的答案。如果没有有效的评估数据集，我们则无法确定它在各种情境下都能提供准确和友好的服务。
有效 Prompt 评估数据集的关键特征
一个有效的 Prompt 评估数据集应具备以下关键特征：
- 多样化的任务和领域： 有效的数据集涵盖广泛的 NLP 任务和主题，确保模型可以泛化到狭窄的用例之外。例如，数据集应包含涉及文本分类、文本生成、情感分析、机器翻译等多种任务的数据，以及来自不同领域（如医疗、金融、法律等）的数据。
- 不同的 Prompt 格式： 评估应测试不同风格的 Prompt：零样本、少样本、思维链和结构化输入（例如，JSON）。这有助于评估通用性。零样本 Prompt 指的是模型在没有见过任何相关示例的情况下，直接根据 Prompt 进行预测。少样本 Prompt 则是在 Prompt 中包含少量的示例，以帮助模型更好地理解任务。思维链 Prompt 则鼓励模型逐步推理，并解释其决策过程。
- 清晰的参考输出： 黄金标准答案或评估标准可实现自动评分和一致的基准测试。这些参考输出应尽可能清晰、准确和完整，并提供明确的评估标准，以便进行客观的比较。
- 稳健的评估指标： 诸如 BLEU、ROUGE、F1 分数、语义相似性和人类偏好排名等指标可提供量化见解。对于安全性和偏差评估，可以使用毒性评分或公平性指标。BLEU 和 ROUGE 是常用的机器翻译和文本摘要评估指标，用于衡量生成文本与参考文本之间的相似度。F1 分数则是一种综合考虑精确率和召回率的指标，常用于评估分类任务的性能。语义相似性则用于衡量两个文本之间的语义相似程度。
Spotlight on Flan v2：LLM 开发的双重动力
Flan v2 是由 Google 创建的大规模数据集集合，旨在改善 LLM 中的指令遵循行为。它包含各种 NLP 任务和 Prompt 模板。Flan v2 在 Prompt 训练中被广泛用于指令调整。其规模和多样性有助于模型在最少示例的情况下推广到看不见的 Prompt。Flan v2 的一致格式和广度使其成为一个有用的基准，即使对于未接受过训练的模型也是如此。它提供了一种实用的方法来比较跨任务的 Prompt 有效性。研究人员和工程师使用 Flan v2 来训练和测试 Prompt 策略，从而实现无缝的开发和评估管道。例如，可以利用 Flan v2 来训练一个能够根据用户指令生成不同类型的文本（如新闻报道、诗歌、代码等）的 LLM，并使用其内置的评估工具来评估其生成质量和一致性。
OpenPrompt：Prompt 学习和评估框架
OpenPrompt 是一个开源工具包，可简化基于 Prompt 的模型开发。OpenPrompt 专为灵活性而构建，它抽象出了 Prompt 构建和实验的底层复杂性。OpenPrompt 支持诸如 Prompt 模板、Verbalizer 和预训练语言模型 (PLM) 等模块化组件。这种设计使得原型设计和微调 Prompt 或集成软 Prompt 调整技术变得容易。OpenPrompt 提供了跨任务、模型和数据集测试和基准测试不同 Prompt 设计的工具。它允许可重复且可扩展的 Prompt 评估实验。通过支持训练和评估工作流程，OpenPrompt 充当严肃 Prompt Engineering 工作的全栈框架。你可以使用 OpenPrompt 来快速构建和测试各种 Prompt，比较不同 Prompt 对模型性能的影响，并选择最适合特定任务的 Prompt。
Prompt 评估的高级注意事项
- 对抗性 Prompt： 有些数据集测试 Prompt 是否可以被恶意使用以绕过安全过滤器或产生有害内容。这些对于安全基准测试至关重要。例如，一个对抗性 Prompt 可能试图诱导 LLM 生成种族歧视或性别歧视的言论。
- 偏差和公平性： 评估 Prompt 和模型响应如何加强或减轻社会偏见对于符合道德规范的 AI 使用至关重要。例如，如果一个 Prompt 总是将男性与特定职业（如医生）联系起来，而将女性与另一些职业（如护士）联系起来，那么它可能会加剧性别刻板印象。
- 多模态： 随着模型的发展，Prompt 评估必须扩展到多模态环境，其中输入包括图像、音频或其他数据类型。例如，一个多模态 Prompt 可能包含一张图片和一段文字描述，要求 LLM 根据两者生成相关的文本内容。
- 人机环路评估： 自动化指标是不够的。现实世界的反馈和人类判断为 Prompt 性能评估增加了必要的细微差别。例如，可以通过众包平台收集用户对 LLM 生成内容的评价，并将其用于调整 Prompt 和模型。
何时构建自己的自定义 Prompt 数据集？
当现成的选项可能不适合特定领域的应用程序、专有格式或独特的评估目标时，就需要自定义数据集。构建自定义数据集的步骤包括：
- 定义任务目标和指标： 明确数据集将用于评估哪些任务，并选择合适的评估指标。
- 收集高质量的输入/输出对： 收集代表性的数据，并确保输入和输出之间的对应关系清晰。
- 应用清晰的注释指南： 制定详细的注释指南，确保注释的一致性和准确性。
- 使用人工监督执行质量控制： 对注释进行人工审核，并及时纠正错误。
建议的工具包括数据标记平台、电子表格工具和版本控制的注释管道（例如，通过 Python 或 Hugging Face 数据集）。这些工具可以帮助简化数据集构建过程，并提高效率。
结论：通过数据掌握 Prompt Engineering
LLM 性能不仅取决于模型架构，还取决于我们如何设计和评估我们使用的 Prompt。理解训练数据集和评估数据集之间的区别对于任何使用语言模型的人来说都是基础。随着该领域的发展，像 Flan v2 这样的数据集和像 OpenPrompt 这样的工具提供了必不可少的基础设施。通过采用数据驱动的方法进行 Prompt 开发和基准测试，专业人士可以获得更可靠、可解释和更有影响力的结果。总之，掌握 Prompt Engineering 必须拥抱数据驱动的理念，才能释放 LLM 的真正潜力。