在人工智能领域，尤其是在大型语言模型（LLM）如GPT-4和多模态视觉-语言模型（VLM）如CLIP、BLIP、GPT-4V、Gemini、Qwen等模型的应用中，提示工程已成为一项至关重要的技术。它在无需改变模型参数的前提下，能够有效引导模型生成准确、相关且安全的结果。本文将深入探讨提示工程的理论、技术和策略，涵盖其在LLM和VLM中的应用，并提供实际案例和方法论。

提示工程概论

提示工程是一种设计输入查询或上下文，以引导模型产生期望输出的实践。与传统的机器学习通过重新训练或微调来提高任务性能不同，提示工程通过修改输入来实现，尤其是在零样本（zero-shot）或少样本（few-shot）设置中。

提示工程之所以重要，主要体现在以下几个方面：

• 无需重新训练即可控制模型：这极大地降低了成本和时间。
• 经济高效的部署：由于无需大量计算资源进行微调，模型可以更快地部署。
• 适应多样化的用例：通过调整提示，可以将同一个模型应用于不同的任务。
• 可扩展的推理时改进：提示可以根据需要进行调整，以优化推理结果。

例如，一家电商公司想要利用LLM来自动生成产品描述。他们无需针对每个产品类别都训练一个单独的模型，而是可以通过提示工程，针对不同的产品类型设计不同的提示，例如：“为一款高端真皮钱包撰写一段描述，突出其材质、工艺和设计风格。”

LLM的提示工程

大型语言模型（LLM），例如GPT、BERT或T5，经过训练可以预测序列中的下一个token或填充被屏蔽的token。它们对提示的格式、结构和上下文非常敏感。

提示类型

• 零样本提示（Zero-Shot Prompting）：直接要求模型执行任务，无需任何示例。

  • 示例：提示：“将这句话翻译成法语：‘你好，你好吗？’”
  • 输出：“Bonjour, comment ça va ?”

• 少样本提示（Few-Shot Prompting）：在目标任务之前提供1-5个示例。

  • 示例：
    
翻译成法语：
英语：早上好
法语：Bonjour
英语：谢谢
法语：Merci
英语：我爱你
法语：


• 思维链提示（Chain-of-Thought Prompting）：要求模型展示中间步骤，以促进更复杂的推理。

  • 示例：提示：“如果约翰有3个苹果，又买了2个，他总共有多少个？让我们一步一步思考。”

• 指令提示（Instruction Prompting）：使用明确的指令，如“总结这段文字”或“对情感进行分类”。

• 角色提示（Role Prompting）：将模型设置为特定角色。

  • 示例：“你是一个有用的编码助手。编写Python代码来对列表进行排序。”

提示设计策略

1. 清晰性和具体性：避免模糊的指令，明确目标。
2. 一致的格式：确保输入-输出示例遵循相同的结构。
3. 使用分隔符：使用三重反引号表示代码，使用XML标签表示文本结构等。
4. 提示链（Prompt Chaining）：使用多轮交互，将先前的输出作为上下文。
5. 输入预处理：在提示之前重写文本以简化或澄清。
6. 输出后处理：格式化模型输出以匹配所需的模式。

一家金融公司使用LLM来分析客户的情感。他们发现，如果直接询问“客户的情感是什么？”，模型的准确率较低。通过采用提示链，他们首先让模型总结客户的反馈，然后再询问情感，准确率得到了显著提升。

提示有效性评估

• 自动指标：BLEU、ROUGE、准确率等。
• 人工评估：相关性、连贯性、事实性等。
• A/B测试：实时比较不同的提示。

VLM的提示工程

视觉-语言模型（VLM）结合了视觉编码器（例如ViT、CNN）和语言模型，以处理图像和文本。提示这些模型涉及结构化的文本和视觉输入对齐。

主要VLM架构

• CLIP（对比语言-图像预训练）
• BLIP（自举语言-图像预训练）
• Flamingo, GPT-4V, Kosmos
• LLaVA：使用LLM头的语言-视觉对齐
• Gemini（Google DeepMind）— 原生多模态模型，具有强大的视觉推理和长上下文能力。
• Qwen-VL（阿里巴巴）— 支持图像-文本接合和多轮对话的开源VLM。

提示技术

• 对比模型中的文本提示（例如CLIP）：用于零样本分类。

  • 提示：“一张{类别}的照片”，针对所有类别标签。
  • 示例：“一张狗的照片”，“一张猫的照片”
  • 计算图像嵌入和文本嵌入之间的余弦相似度。

• 字幕提示（例如BLIP、LLaVA）：

  • 提示：“用一句话描述这张图片。”
  • 输入图像和提示进入统一的编码器-解码器。

• VQA（视觉问答）：

  • 提示：“问题：这个人正在做什么？ 答案：”
  • 与图像输入结合以预测文本答案。

• 多模态思维链：

  • 提示：“逐步描述场景以回答问题。”
  • 鼓励对图像区域进行中间推理。

• 指令微调：

  • 在提示-响应数据集上微调VLM（例如LLaVA-Instruct）。

• Gemini风格的提示：

  • 提示：图像+指令（例如“这张图片中发生了什么？请总结。”）

• Qwen风格的提示：

  • 提示：Human: <img>这张照片里的人在做什么？ Assistant: 这人正在骑自行车。

VLM中的提示工程挑战

• 视觉-文本对齐中的歧义
• 图像内容的可变性
• 提示措辞会影响视觉接合和语言生成

视觉提示设计策略

1. 模板提示：用于文本输入的标准化句子结构。
2. 图像预处理：一致的分辨率、归一化、区域提议。
3. 结构化提示：在提示中使用场景图、对象标签或视觉特征。
4. 组合提示：具有描述性和特定于任务的元素的分层提示。
5. 视觉提示调整：可训练的提示（学习的token）附加到图像编码器。

一家医疗公司使用VLM来辅助诊断。他们发现，简单的描述图像无法让模型准确识别病灶。通过使用结构化提示，例如“显示肺部CT扫描图，突出显示可能的肿瘤区域”，模型的诊断准确率得到了显著提高。

LLM与VLM提示工程的比较分析

| 特征 | LLM 提示工程 | VLM 提示工程 |
| ———- | ——————————————— | ———————————————————– |
| 输入类型 | 纯文本 | 文本和图像 |
| 关注点 | 语义理解、逻辑推理 | 视觉-文本对齐、图像特征提取 |
| 挑战 | 歧义性、上下文理解 | 视觉信息复杂性、模态间关联 |
| 常用技术 | 零样本、少样本、思维链、角色扮演 | 文本描述、视觉问答、多模态思维链、图像预处理 |
| 评估指标 | 语言流畅性、逻辑一致性、事实准确性 | 视觉相关性、语义对齐、多模态任务性能 |

提示工程的未来

提示优化工具

• AutoPrompt：使用基于梯度的搜索学习离散提示。
• 提示调整：学习软嵌入而不是文本提示。
• RLHF：使用人类反馈的强化学习来优化响应。

多模态提示系统

• 统一图像、文本、音频提示
• 扩展到机器人和具身智能体

提示评估框架

• OpenPrompt、PromptBench、LLM-as-a-Judge

随着大模型技术的不断发展，提示工程的自动化和智能化程度将不断提高。例如，AutoPrompt可以自动搜索最优的提示，而RLHF可以通过人类反馈来优化模型的响应。

结论

提示工程既是一门艺术，也是一门科学。无论您是与GPT-4这样的大型语言模型交互，还是与BLIP、Gemini或Qwen这样的视觉-语言模型交互，精心设计正确的提示对于获得有用且安全的结果至关重要。通过理解LLM和VLM背后的机制，利用少样本和思维链等提示模式，并系统地改进输入设计，从业者可以在不进行额外训练的情况下显着提高模型性能。

随着人工智能系统变得越来越具有多模态和代理特性，提示工程将在实现直观而强大的人机交互方面发挥更加核心的作用。未来的提示工程将不仅仅局限于文本提示，还将涵盖图像、音频等多种模态，为人工智能的应用开辟更广阔的空间。掌握提示工程，将成为解锁大模型强大潜力的关键。