在人工智能領(lǐng)域，大語言模型、知識庫和提示詞工程是推動技術(shù)進(jìn)步的關(guān)鍵因素。了解這些概念不僅有助于把握AI的發(fā)展趨勢，還能為實際應(yīng)用提供指導(dǎo)。本文將深入探討這些概念及其在實際中的應(yīng)用，幫助讀者更好地理解和利用人工智能技術(shù)。

除了前面提到的AI的發(fā)展階段以及商業(yè)應(yīng)用。面對AI技術(shù)相關(guān)也是需要了解到的。

一、什么是大語言模型

大語言模型是自然語言處理領(lǐng)域的一個突破性技術(shù)，它讓機器能夠更好地理解和生成人類語言。從智能助手到高級翻譯再到內(nèi)容生成，它們在眾多領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用。未來，可以期待大語言模型進(jìn)一步提升其性能和應(yīng)用范圍，為我們提供更多便利和創(chuàng)新。

確切來說，大語言模型使用了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通常是變壓器模型（Transformer），如GPT（生成式預(yù)訓(xùn)練變換器，Generative Pre-trained Transformer）這一類模型。

1. 主要特點

• 規(guī)模大：大語言模型的參數(shù)數(shù)量通常非常龐大，比如GPT-4有數(shù)百億到上千億個參數(shù)，這使得它們可以捕獲更多的語言細(xì)節(jié)。
• 預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)：大語言模型通常先在大量的通用文本數(shù)據(jù)上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，然后通過微調(diào)針對特定任務(wù)進(jìn)行優(yōu)化。
• 上下文理解：大語言模型能夠理解上下文，從而在生成語言時更加自然和連貫。

2. 如何工作

大語言模型主要通過以下幾個步驟來實現(xiàn)其強大的功能：

• 數(shù)據(jù)收集和預(yù)處理**：模型在訓(xùn)練之前需要大量的文本數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)被預(yù)處理為適合模型訓(xùn)練的格式。
• 預(yù)訓(xùn)練：模型通過大量數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，學(xué)習(xí)語言的普遍結(jié)構(gòu)、詞匯和模式。
• 微調(diào)：針對特定任務(wù)（如翻譯、問答、對話等），模型進(jìn)行微調(diào)，以提高在特定領(lǐng)域的表現(xiàn)。

3. 名詞解釋：

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Neural Networks）是一種模擬生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和功能的數(shù)學(xué)模型或計算模型，用于對函數(shù)進(jìn)行估計或近似。這些模型由大量的節(jié)點（或稱為神經(jīng)元）相互連接而成，每個節(jié)點代表一個特定的輸出函數(shù)，稱為激活函數(shù)（activation function）。

每兩個節(jié)點間的連接都代表一個對于通過該連接信號的加權(quán)值，稱之為權(quán)重（weight），這相當(dāng)于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的記憶。網(wǎng)絡(luò)的輸出則依據(jù)網(wǎng)絡(luò)的連接方式、權(quán)重值和激活函數(shù)的不同而不同。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最初是作為一種計算模型來研究生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作原理的，后來逐漸發(fā)展成為一種人工智能領(lǐng)域的重要技術(shù)，用于解決各種復(fù)雜的任務(wù)，如模式識別、分類、回歸、預(yù)測、圖像處理、自然語言處理等。

二、什么是知識庫。

知識庫（Knowledge Base）：是一個經(jīng)過結(jié)構(gòu)化和組織化的知識集合，其中包含各種形式的信息，如文檔、數(shù)據(jù)、流程、FAQ（常見問題解答）、案例、指南、教程等。知識庫的目的是為了幫助用戶快速找到所需的信息，提高問題解決效率和知識共享程度。

知識庫一般是在AI程序開發(fā)后進(jìn)行投喂的，內(nèi)容包括文本，網(wǎng)頁，PDF，圖片等。雖然一般的大語言模型，如GPT，文心一言，通義千問等都有自己的知識儲備，但是會比較泛化一點。

如果你想要開發(fā)一款以醫(yī)學(xué)類的AI機器人，那么你肯定是需要投喂給他更專業(yè)的知識內(nèi)容的。另外一個原因就是，這些大語言模型的知識更新周期一般是比較長的，不一定適用于當(dāng)前的生產(chǎn)環(huán)境。

三、什么是提示詞工程。（本章重點）

提示詞工程（Prompt Engineering）是為自然語言處理模型（尤其是強大的生成式預(yù)訓(xùn)練模型，如OpenAI的GPT模型）設(shè)計特定的輸入提示，以引導(dǎo)模型產(chǎn)生期望的輸出。這包括設(shè)計、優(yōu)化和調(diào)整輸入的方式，從而操控生成模型的行為和結(jié)果，使其更符合特定任務(wù)或目的。

1. 為什么提示詞工程很重要？

1）提高模型性能

通過精心設(shè)計的提示詞，可以顯著提高模型在特定任務(wù)上的性能，使輸出更加準(zhǔn)確和相關(guān)。

2）任務(wù)定制化

不同的任務(wù)需要不同的輸入格式，優(yōu)化提示詞可以有效地定制模型的行為，以適應(yīng)各種任務(wù)需求。

3）結(jié)果解釋性

更明確和簡潔的提示詞設(shè)計有助于提高生成結(jié)果的可解釋性和可信度。

4）節(jié)省資源

優(yōu)化提示詞可以減少試錯過程、提高效率，從而節(jié)省時間和計算資源。

2. 如何進(jìn)行提示詞工程？

提示詞工程通常涉及以下幾個步驟：

1）明確任務(wù)目標(biāo)

首先需要明確你希望模型完成的具體任務(wù)，例如生成文本、回答問題、總結(jié)內(nèi)容等。

2）設(shè)計初始提示

根據(jù)任務(wù)設(shè)計初始提示詞。提示詞應(yīng)該盡量簡潔明了，能夠充分表達(dá)任務(wù)要求。例如：

文本生成：`”寫一篇關(guān)于氣候變化的短文：”`

問答：`”氣候變化的主要原因是什么？”`

3）反復(fù)試驗和優(yōu)化：

通過試驗不同的提示詞，觀察模型輸出的結(jié)果，反復(fù)調(diào)整提示詞以提高輸出的準(zhǔn)確性和相關(guān)性。

4）使用上下文和范例：

在提示詞中包含上下文信息或示例，可以幫助模型更好地理解任務(wù)。例如：

使用上下文：`”根據(jù)以下文本回答問題：\n[輸入文本]\n問題：氣候變化的主要原因是什么？”`

提供示例：`”請為以下問題提供一個專家答案：\n問題：什么是溫室效應(yīng)？\n答案：溫室效應(yīng)是指…”`

5）利用特定格式和約束：

在提示詞中使用特定的格式或添加約束條件，可以幫助引導(dǎo)模型產(chǎn)生更符合預(yù)期的輸出。例如：

`”請用三句話總結(jié)上述內(nèi)容：”`

6）定向微調(diào)：

對模型進(jìn)行微調(diào)，使其更適應(yīng)特定的提示詞和任務(wù)要求。這個過程通常需要更專業(yè)的知識和工具。

3. 一條標(biāo)準(zhǔn)合格的提示詞是什么樣的？

一個清晰、具體的提示詞對于取得預(yù)期的結(jié)果至關(guān)重要。

1）標(biāo)準(zhǔn)合格的提示詞特點

• 明確和具體：提示詞應(yīng)清晰地傳達(dá)任務(wù)目標(biāo)，避免含糊不清或含有多義的詞語。
• 包含必要的上下文：適當(dāng)?shù)靥峁┍尘靶畔?，讓模型更好地理解任?wù)的細(xì)節(jié)。
• 結(jié)構(gòu)化：使用簡潔明了的結(jié)構(gòu)，便于模型提取關(guān)鍵信息。
• 任務(wù)導(dǎo)向：根據(jù)不同任務(wù)目標(biāo)設(shè)計提示詞，比如生成內(nèi)容、回答問題、翻譯等。

2）以學(xué)習(xí)知識的AI應(yīng)用例子

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詳細(xì)回答以下問題，并按照以下格式輸出：

主題概述：簡要介紹主題的背景和基本信息。

關(guān)鍵點：列出3-5個關(guān)于該主題的重要知識點或事實，每個知識點用一兩句話解釋。

示例或應(yīng)用：提供一個該知識的實際應(yīng)用或示例，幫助理解。

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