【大语言模型：原理与工程实践】大语言模型的应用

       相应地，我们设计了两类任务来检验大语言模型的能力。一类是感性的、无需理性能力的任务，类似于人类的系统1，如情感分析和抽取式问答等。大语言模型在这类任务上表现出色，甚至在零样本条件下也能取得良好效果。另一类则需要逐步推理才能完成的任务，类似于人类的系统2，如数字推理等。然而，随着参数量的增加，大语言模型在这类任务上并未出现质的飞跃，除非有精心的提示词设计。当人类运用“系统2”决策时，他们会在思考、观察和行动之间灵活切换。他们了解自己的局限，并知道如何利用工具获取所需信息，进而指导推理过程。此外，人类还具有反思的能力，能够修正和优化决策。
       关于大语言模型是否具备与人类“系统2”相似的能力，存在广泛的争议。然而，随着模型参数量的增加和大规模预训练的实施，大语言模型展现出了与人类相似的推理能力。与人类不同的是，大语言模型不能自发地运用这种能力，它缺乏真正的“思考”过程。对于任何输入，大语言模型都会产生输出，但这仅仅是基于计算和预测下一个Token出现的概率。模型并不清楚自己的优势或劣势，也无法主动进行反思和纠正错误。提示工程（Prompt Engineering）旨在弥补人类和大语言模型之间的思考方式差异。通过精心设计的提示，可以引导大语言模型的输出过程模仿人类的思考方式，从而表现出“系统2”的能力。
       提示词是指引大语言模型生成输出的关键词或短语。对于任何输入，大语言模型都会根据提示词提供相应的输出。例如，“天空是”就是一个提示词，引导模型输出关于天空的描述。提示词的完善度和信息量直接影响模型输出的质量和是否符合预期。因此，在设计提示词时，需要明确输出需求，以便得到满意的结果。
推理引导如前文所述，提示工程对于训练大语言模型的逐步推理能力至关重要。零样本提示大语言模型展现了卓越的零样本学习能力，允许用户通过零样本提示进行操作。所谓零样本提示（Zero-Shot Prompt），指的是在提示词中不包含与指令任务相似的任何示例。
       当大语言模型训练完成后，它便具备了分析情绪和识别命名实体等常见任务的能力，这些能力源于预训练和微调的积累，无需额外知识。然而，大模型所掌握的世界知识具有时效性，对于训练后发生的事件或训练集中未涵盖的知识，大语言模型往往无法应对。当面临未知问题时，大语言模型可能会产生虚假的答案，这种现象被称为“幻觉”。此外，大语言模型仅限于生成文字，无法独立调用API以满足多样化需求。例如，当询问“查询今天的天气”时，它会拒绝请求，缺乏根据环境反馈调整行为的能力。动态调整行为及克服“幻觉”现象是大语言模型实际应用前需解决的挑战。为提升大语言模型的性能，高级的提示词技术可以促进大语言模型与环境进行动态交互，引导其生成和推理规划。
       检索增强生成技术（RAG）的核心理念在于从知识库或互联网中检索与问题紧密相关的文档片段，将这些文档与用户问题结合成提示词，再输入给大语言模型。这种方法为大语言模型提供了问题背景知识，有效减少了“幻觉”现象的出现。
       提示工程作为新兴学科，展现了其独特的魅力。在面对相同问题时，即使输入不同的提示词，大语言模型也可能产生截然不同的结果，这体现了其高度的灵活性和创造性。然而，这种灵活性也带来了一定的挑战。由于自然语言的模棱两可和提示工程的新生性质，当尝试将大语言模型应用于生产力场景时，可能会遇到诸多困难。在编程领域，精确性至关重要。任何微小的不明确都可能给开发人员带来困扰。与此类似，在提示工程中，使用自然语言编写指令虽然带来了更高的灵活性，但同时也可能引发一些难以察觉的错误。这是因为自然语言书写指令缺乏严格的语法约束，与传统的编程语言相比，更容易出现错误。
       展望未来，大语言模型和提示工程有着广阔的应用前景。首先，随着技术的不断进步，大语言模型将进一步渗透到医疗、娱乐等行业，推动这些领域的创新和发展。例如，大语言模型可能会生成创新性的艺术、音乐、故事和其他文艺作品，为人类带来全新的艺术体验。同时，提示工程可以指导大语言模型将不同媒介的概念融合，或将人类和机器的创造力进行结合，从而创造出更加丰富多样的内容。随着技术的不断发展，自动提示生成技术有望逐渐成熟。这将使大语言模型变得更加自主，能够自行构建和改进提示词以达到理想的结果。这将极大地提高大语言模型的工作效率和应用范围，为其在未来的发展奠定坚实的基础。