提示工程（Prompt Engineering）是一種針對預訓練語言模型（如ChatGPT），通過設計、實驗和優化輸入提示來引導模型生成高品質，準确和有針對性的輸出的技術。
在自然語言處理領域，随着深度學習技術的不斷發展，預訓練語言模型（如BERT，GPT等）已經取得了顯著的進展，大大提高了多種自然語言處理任務的性能。雖然這些模型具有很高的性能，但如何有效地引導這些模型來完成特定的任務仍然是一個具有挑戰性的問題。于是便有了提示工程這一新技術。
在自然語言進行中，提示通常是一段文本，用于建構問題或對任務進行表述，以便預訓練語言模型根據其内在知識生成合适的答案或輸出。假設有一個預訓練語言模型，我們希望利用這個模型将攝氏度轉換為華氏度，則可以為模型提供一個恰當的提示，引導它進行正确的計算。
提示工程起源于如何使預訓練模型應用于具體任務的探讨。預訓練語言模型通常在大規模語言庫上進行預訓練，進而學習到大量的語言知識。然而，将這些知識應用于具體任務時，往往需要對模型進行微調。微調過程中，模型需要根據标注的任務資料學習任務相關的知識。這種方法在許多情況下取得了很好的效果，但仍然存在一些問題。例如，微調過程可能需要大量的标注資料，而這些資料往往難以獲得。此外，微調後的模型可能會使模拟産生過拟合現象，進而導緻泛化能力下降。
為了解決這些問題，研究人員開始關注如何通過優化輸入和問題表述來引導模型産生更好的輸出結果，而無須進行昂貴的微調。這種方法被稱為提示工程。通過精心設計提示，研究人員可以引導模型關注輸入資料中的關鍵資訊，進而提高模型在各種自然語言處理任務上的性能。提示工程的核心思想是将問題表述為一種容易被模型了解和解答的形式。這可以通過多種方式實作，例如重述問題、給出示例或采用漸進式提示等。提示工程的關鍵在于找到一種能夠充分發揮模型潛力的問題表述方式。
有時，也許各位讀者會看到另一個名詞：提示學習。它和提示工程關聯緊密，但并不是完全相同的概念。提示學習是一種通過建構合适的輸入提示來解決特定任務的方法。而提示工程則是一種優化和設計提示的技術，以更好地應用預訓練語言模型，提高其在各種任務上的性能。在學術研究中，提示學習被提到得更多一些，因為它關注如何使用預訓練語言模型完成新的任務。在工程實踐中，提示工程被更多的提及，因為它更關注如何優化和設計提示，使預訓練語言模型在任務上的表現達到最優，提示工程可以看作提示學習的一個子領域或實踐技巧，它們共同構成了在實際應用中利用預訓練語言模型解決問題的關鍵環節。
如果将基于人工回報的強化學習的大規模自然語言模型的訓練過程，比作是打造一輛超級跑車的過程，而提示工程就好像是提高駕駛技巧，需要使用者不斷努力掌握。隻有通過業界最優秀公司和最勤奮使用者的共同努力，才能讓這跑車跑出最快的圈速，讓語言模型發揮出最強的能力。作為使用者，我們可以通過掌握提示工程，更好地使用ChatGPT 這一新時代的超級跑車，讓其發揮出最佳性能。
今天就聊到這裡，我想強調一下，我真的不是ChatGPT技術領域的專家，隻是因為興趣，我先一步使用了ChatGPT。是以我希望與各位同仁在讨論區一起探索和學習，共同進步，謝謝。