会议背景
EMNLP 2022
核心观点
某机构AWS AI实验室首席应用科学家Miguel Ballesteros指出，随着大语言模型在该领域的重要性日益凸显，“提示工程”已成为主要研究方向。
“过去我们采用特征工程，即通过统计模型添加不同表征或特征后进行调参。如今在大语言模型时代，新兴的技术思路是通过各种形式的提示来激活模型。”
技术解析
提示工程的定义
- 基础提示：词序列指令，类似计算机终端命令
- 软提示：向量形式的任务特定嵌入，支持模式切换（如语言向量指示生成文本的目标语言）
技术演进
传统自然语言处理模型通常基于预训练语言模型进行特定任务的微调，而提示工程能直接调用大语言模型中编码的知识。例如，模型通过词语统计关系获取语义信息，能根据“1940年选举中，富兰克林·罗斯福击败……”的提示生成准确信息。
关键技术挑战
- 输出一致性：相同语义的不同提示可能导致模型输出差异
- 提示鲁棒性：需要研究通用提示构建方法和提示改写鲁棒性评估
- 少样本泛化：通过示例支持提示实现小样本学习
- 任务组合：模型能根据输入词组合执行风格转换、多语言摘要等复合任务
前沿研究方向
- 推理能力：训练模型生成思维链后再响应提示，通过“自言自语”提升答案质量
- 结构增强：在词序列基础上融入句法树、文档表格等结构信息，突破纯序列建模局限
技术展望
Ballesteros强调：“提示工程的存在意味着现有模型仅在最优指令下才能发挥最佳性能。需要持续探索如何构建对提示具有鲁棒性的模型评估体系。”
本文基于EMNLP 2022会议技术分享整理，聚焦提示工程在大语言模型中的创新应用与技术突破。