大模型面試實戰(zhàn)！Prompt調(diào)優(yōu)
一、什么是Prompt調(diào)優(yōu)？
Prompt調(diào)優(yōu)，顧名思義，是通過調(diào)整輸入給模型的提示詞（Prompt），來引導(dǎo)模型生成更為準(zhǔn)確、連貫或符合預(yù)期的輸出。隨著大語言模型如GPT系列的出現(xiàn)，Prompt的設(shè)計成為了提高模型效果的重要工具。
在面試中，解釋Prompt調(diào)優(yōu)的第一步是確保面試官理解你為什么要調(diào)優(yōu)，即你遇到了什么問題。
二、案例實戰(zhàn)-從問題出發(fā)
在構(gòu)建AI系統(tǒng)時，最初的版本往往會暴露出模型的局限性。以下是阿里云團隊發(fā)布的客服系統(tǒng)回答質(zhì)量評估遇到的三個典型問題：
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客服質(zhì)檢，就是基于一定規(guī)則檢驗客服的回復(fù)和對話是否合規(guī)，例如給定一條規(guī)則判斷客服回答是否合乎禮貌，需要檢驗的是對話文本中客服是否使用了禮貌用語，使用則合規(guī)，不使用則不合規(guī)。
- 回答準(zhǔn)確性與一致性不足：質(zhì)檢場景的特殊性就是存在固定的參考規(guī)則，模型在校驗不同規(guī)則時，回答的準(zhǔn)確性參差不齊，無法做到嚴(yán)格的規(guī)則一致性。
- 回答質(zhì)量波動大：尤其是針對復(fù)雜問題時，模型回答的質(zhì)量并不穩(wěn)定，可能遺漏關(guān)鍵信息或出現(xiàn)跳躍式的回答，并且缺乏回復(fù)的結(jié)論依據(jù)。
- 模型對特殊表達方式的識別不一致：在面對不同客服表達方式時，模型的識別表現(xiàn)參差不齊。
通過這些問題的識別，我們可以很清晰的看到Prompt調(diào)優(yōu)的迭代改進的路徑。接下來，我會詳細(xì)說明逐步解決這些問題的思路和實操細(xì)節(jié)。
三、客服系統(tǒng)遞進式Prompt調(diào)優(yōu)
1. 初步調(diào)優(yōu)：提升回答準(zhǔn)確性
在最初構(gòu)建系統(tǒng)時，我們使用了一個簡單的口語化提示，如：“客服回答中是否使用了禮貌用語？”但這種提示詞模糊，模型對客服對話中的禮貌性識別不準(zhǔn)確，特別是當(dāng)禮貌用語變得更加多樣化或隱晦時，模型容易出錯。
問題特征：
- 廣泛性：提示過于籠統(tǒng)，沒有給出明確的禮貌用語標(biāo)準(zhǔn)。
- 上下文復(fù)雜性：客服對話中存在多層次交流，禮貌性可能隱藏在長句或復(fù)雜句式中。
調(diào)優(yōu)方向：從普通口語提示到結(jié)構(gòu)化提示
我們基于對問題的分析，發(fā)現(xiàn)禮貌用語的判斷需要更細(xì)粒度的規(guī)則指導(dǎo)。因此，我們將提示詞邏輯結(jié)構(gòu)化，明確規(guī)定禮貌用語的標(biāo)準(zhǔn)，并改用markdown的格式。
調(diào)優(yōu)后的提示詞：
## 請根據(jù)以下標(biāo)準(zhǔn)判斷對話是否合規(guī)：
- 客服是否使用了‘請問’或類似的禮貌用語。
- 客服是否避免使用命令式語氣。
- 客服是否表達了對客戶問題的關(guān)心?！?/code>通過這種結(jié)構(gòu)化提示，模型能依據(jù)每條標(biāo)準(zhǔn)逐步判斷客服是否使用了禮貌用語，提升了判斷的準(zhǔn)確性和一致性。
2. 進一步調(diào)優(yōu)：解決復(fù)雜問題的回答質(zhì)量
雖然初步調(diào)優(yōu)提高了回答的準(zhǔn)確性，但在面對復(fù)雜問題時，模型仍然無法提供高質(zhì)量且連貫的回答，尤其是多步驟問題的處理容易出現(xiàn)跳躍。
特別是，在實際系統(tǒng)測試中，我們發(fā)現(xiàn)即便模型給出了合規(guī)或不合規(guī)的判斷，但并沒有解釋它的判斷依據(jù)。這導(dǎo)致我們在質(zhì)檢時無法了解模型是如何得出結(jié)論的，無法驗證判斷是否合適。
問題特征：
- 推理鏈條缺失：模型的輸出缺少對判斷過程的解釋，影響了結(jié)果的可驗證性。
- 不可解釋性：質(zhì)檢人員難以理解模型的判斷邏輯，無法判斷模型是否基于正確的上下文做出決策。
調(diào)優(yōu)方向：引入COT（Chain of Thought）提示
基于這個問題，我們引入了COT提示，讓模型在做出判斷的同時展示其推理過程。這種方法可以幫助質(zhì)檢人員更清楚地看到模型的推理鏈條，確保模型輸出的準(zhǔn)確性。
COT調(diào)優(yōu)后的提示詞：
“客服是否使用了禮貌用語？請詳細(xì)說明你的判斷過程。”通過這種提示，模型不僅判斷是否使用了禮貌用語，還會解釋其判斷依據(jù)。示例輸出如下：
“根據(jù)對話內(nèi)容，客服在開頭使用了‘請問’，這是一種禮貌表達。
接下來，客服也沒有使用命令式語氣，因此符合禮貌用語的標(biāo)準(zhǔn)?！?/code>這種調(diào)優(yōu)增強了模型的可解釋性，確保在復(fù)雜的對話場景中，我們可以追蹤并驗證模型的判斷過程。
解決策略：我們針對這個問題，進行了多步驟問題分解引導(dǎo)的調(diào)優(yōu)。在提示詞中加入了多輪對話的分步處理，如「逐步列出步驟」和「確保每一步回答完整」。這樣引導(dǎo)模型逐步處理每個步驟，并在每一輪對話中保留信息的連續(xù)性。
調(diào)優(yōu)效果：通過這一步的優(yōu)化，系統(tǒng)在復(fù)雜問題上的回答更加條理清晰，回答也變得更加連貫，減少了漏答和跳躍現(xiàn)象。
3. 高級調(diào)優(yōu)：迭代式場景覆蓋
在面對不同客服表達方式時，模型的識別表現(xiàn)參差不齊。例如，一些客服使用了非常規(guī)但仍然禮貌的表達方式，模型無法準(zhǔn)確判斷。此外，模型在面對新對話時，容易忽略一些細(xì)微但關(guān)鍵的語氣或措辭。
問題特征：
- 上下文多樣性：不同客服使用的禮貌表達形式可能不完全相同，模型難以通過單一提示進行有效識別。
- 新對話誤判：模型對未見過的對話缺乏判斷依據(jù)，容易出現(xiàn)偏差。
調(diào)優(yōu)方向：引入Few-Shot學(xué)習(xí)
為了讓模型更好地處理這些復(fù)雜和多樣的對話表達，我們采用了Few-Shot學(xué)習(xí)，通過提供多個正面示例，幫助模型更好地理解哪些表達是合規(guī)的。
Few-Shot調(diào)優(yōu)后的提示詞：
## 以下對話中，客服使用了禮貌用語：
- 客服說：‘請問，您遇到的問題是無法登錄嗎？’
- 客服說：‘麻煩您提供一下訂單編號，謝謝！’
請判斷接下來的對話中，客服是否使用了禮貌用語?！?/code>通過提供多個示例，模型能夠快速學(xué)習(xí)并在新的對話場景中更準(zhǔn)確地判斷是否符合禮貌用語標(biāo)準(zhǔn)，顯著減少了誤判的情況。
四、總結(jié)
通過這個阿里云客服系統(tǒng)的調(diào)優(yōu)案例，我們可以看到Prompt調(diào)優(yōu)是一個層層遞進、針對問題逐步優(yōu)化的過程。從解決回答的準(zhǔn)確性問題，到提升回答的一致性、情感識別能力，最后實現(xiàn)了整個系統(tǒng)的可用性提升。這個過程中，展示了如何通過調(diào)優(yōu)Prompt，使模型逐步走向穩(wěn)定與高效。
在面試中，通過類似的案例分析，你可以清晰地向面試官展示你的調(diào)優(yōu)能力，并證明你能夠通過不斷優(yōu)化模型，解決實際問題，提升模型的整體表現(xiàn)。
最后的小建議：
- 先識別問題，再進行針對性調(diào)優(yōu)。面試官關(guān)心的不僅是結(jié)果，更在意你如何發(fā)現(xiàn)和定義問題。
- 層層遞進，展示調(diào)優(yōu)的思路和效果。分步驟的調(diào)優(yōu)過程能更好地展示你的邏輯和細(xì)致的技術(shù)理解。
- 結(jié)果導(dǎo)向，強調(diào)調(diào)優(yōu)后的改進。每次調(diào)優(yōu)后的變化要明確突出，尤其是對模型性能的提升。
通過這樣的方式，你將能夠在面試中清晰而有力地解釋Prompt調(diào)優(yōu)的實際應(yīng)用，并為面試官留下深刻印象。
本文轉(zhuǎn)載自?? AI小智??，作者： AI小智
