大模型面試實(shí)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(guò)調(diào)整輸入給模型的提示詞（Prompt），來(lái)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(yǔ)言模型如GPT系列的出現(xiàn)，Prompt的設(shè)計(jì)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(wèn)題。
二、案例實(shí)戰(zhàn)-從問(wèn)題出發(fā)
在構(gòu)建AI系統(tǒng)時(shí)，最初的版本往往會(huì)暴露出模型的局限性。以下是阿里云團(tuán)隊(duì)發(fā)布的客服系統(tǒng)回答質(zhì)量評(píng)估遇到的三個(gè)典型問(wèn)題：
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客服質(zhì)檢，就是基于一定規(guī)則檢驗(yàn)客服的回復(fù)和對(duì)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(yàn)的是對(duì)話文本中客服是否使用了禮貌用語(yǔ)，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(chǎng)景的特殊性就是存在固定的參考規(guī)則，模型在校驗(yàn)不同規(guī)則時(shí)，回答的準(zhǔn)確性參差不齊，無(wú)法做到嚴(yán)格的規(guī)則一致性。
- 回答質(zhì)量波動(dòng)大：尤其是針對(duì)復(fù)雜問(wèn)題時(shí)，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(duì)特殊表達(dá)方式的識(shí)別不一致：在面對(duì)不同客服表達(dá)方式時(shí)，模型的識(shí)別表現(xiàn)參差不齊。
通過(guò)這些問(wèn)題的識(shí)別，我們可以很清晰的看到Prompt調(diào)優(yōu)的迭代改進(jìn)的路徑。接下來(lái)，我會(huì)詳細(xì)說(shuō)明逐步解決這些問(wèn)題的思路和實(shí)操細(xì)節(jié)。
三、客服系統(tǒng)遞進(jìn)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(shí)，我們使用了一個(gè)簡(jiǎn)單的口語(yǔ)化提示，如：“客服回答中是否使用了禮貌用語(yǔ)？”但這種提示詞模糊，模型對(duì)客服對(duì)話中的禮貌性識(shí)別不準(zhǔn)確，特別是當(dāng)禮貌用語(yǔ)變得更加多樣化或隱晦時(shí)，模型容易出錯(cuò)。
問(wèn)題特征：
- 廣泛性：提示過(guò)于籠統(tǒng)，沒(méi)有給出明確的禮貌用語(yǔ)標(biāo)準(zhǔn)。
- 上下文復(fù)雜性：客服對(duì)話中存在多層次交流，禮貌性可能隱藏在長(zhǎng)句或復(fù)雜句式中。
調(diào)優(yōu)方向：從普通口語(yǔ)提示到結(jié)構(gòu)化提示
我們基于對(duì)問(wèn)題的分析，發(fā)現(xiàn)禮貌用語(yǔ)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(yǔ)的標(biāo)準(zhǔn)，并改用markdown的格式。
調(diào)優(yōu)后的提示詞：
## 請(qǐng)根據(jù)以下標(biāo)準(zhǔn)判斷對(duì)話是否合規(guī)：
- 客服是否使用了‘請(qǐng)問(wèn)’或類似的禮貌用語(yǔ)。
- 客服是否避免使用命令式語(yǔ)氣。
- 客服是否表達(dá)了對(duì)客戶問(wèn)題的關(guān)心?！?/code>通過(guò)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(yǔ)，提升了判斷的準(zhǔn)確性和一致性。
2. 進(jìn)一步調(diào)優(yōu)：解決復(fù)雜問(wèn)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(duì)復(fù)雜問(wèn)題時(shí)，模型仍然無(wú)法提供高質(zhì)量且連貫的回答，尤其是多步驟問(wèn)題的處理容易出現(xiàn)跳躍。
特別是，在實(shí)際系統(tǒng)測(cè)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(méi)有解釋它的判斷依據(jù)。這導(dǎo)致我們?cè)谫|(zhì)檢時(shí)無(wú)法了解模型是如何得出結(jié)論的，無(wú)法驗(yàn)證判斷是否合適。
問(wèn)題特征：
- 推理鏈條缺失：模型的輸出缺少對(duì)判斷過(guò)程的解釋，影響了結(jié)果的可驗(yàn)證性。
- 不可解釋性：質(zhì)檢人員難以理解模型的判斷邏輯，無(wú)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(gè)問(wèn)題，我們引入了COT提示，讓模型在做出判斷的同時(shí)展示其推理過(guò)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(yǔ)？請(qǐng)?jiān)敿?xì)說(shuō)明你的判斷過(guò)程?！?/code>通過(guò)這種提示，模型不僅判斷是否使用了禮貌用語(yǔ)，還會(huì)解釋其判斷依據(jù)。示例輸出如下：
“根據(jù)對(duì)話內(nèi)容，客服在開(kāi)頭使用了‘請(qǐng)問(wèn)’，這是一種禮貌表達(dá)。
接下來(lái)，客服也沒(méi)有使用命令式語(yǔ)氣，因此符合禮貌用語(yǔ)的標(biāo)準(zhǔn)?！?/code>這種調(diào)優(yōu)增強(qiáng)了模型的可解釋性，確保在復(fù)雜的對(duì)話場(chǎng)景中，我們可以追蹤并驗(yàn)證模型的判斷過(guò)程。
解決策略：我們針對(duì)這個(gè)問(wèn)題，進(jìn)行了多步驟問(wèn)題分解引導(dǎo)的調(diào)優(yōu)。在提示詞中加入了多輪對(duì)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(gè)步驟，并在每一輪對(duì)話中保留信息的連續(xù)性。
調(diào)優(yōu)效果：通過(guò)這一步的優(yōu)化，系統(tǒng)在復(fù)雜問(wèn)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(jí)調(diào)優(yōu)：迭代式場(chǎng)景覆蓋
在面對(duì)不同客服表達(dá)方式時(shí)，模型的識(shí)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(dá)方式，模型無(wú)法準(zhǔn)確判斷。此外，模型在面對(duì)新對(duì)話時(shí)，容易忽略一些細(xì)微但關(guān)鍵的語(yǔ)氣或措辭。
問(wèn)題特征：
- 上下文多樣性：不同客服使用的禮貌表達(dá)形式可能不完全相同，模型難以通過(guò)單一提示進(jìn)行有效識(shí)別。
- 新對(duì)話誤判：模型對(duì)未見(jiàn)過(guò)的對(duì)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(duì)話表達(dá)，我們采用了Few-Shot學(xué)習(xí)，通過(guò)提供多個(gè)正面示例，幫助模型更好地理解哪些表達(dá)是合規(guī)的。
Few-Shot調(diào)優(yōu)后的提示詞：
## 以下對(duì)話中，客服使用了禮貌用語(yǔ)：
- 客服說(shuō)：‘請(qǐng)問(wèn)，您遇到的問(wèn)題是無(wú)法登錄嗎？’
- 客服說(shuō)：‘麻煩您提供一下訂單編號(hào)，謝謝！’
請(qǐng)判斷接下來(lái)的對(duì)話中，客服是否使用了禮貌用語(yǔ)。”通過(guò)提供多個(gè)示例，模型能夠快速學(xué)習(xí)并在新的對(duì)話場(chǎng)景中更準(zhǔn)確地判斷是否符合禮貌用語(yǔ)標(biāo)準(zhǔn)，顯著減少了誤判的情況。
四、總結(jié)
通過(guò)這個(gè)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(gè)層層遞進(jìn)、針對(duì)問(wèn)題逐步優(yōu)化的過(guò)程。從解決回答的準(zhǔn)確性問(wèn)題，到提升回答的一致性、情感識(shí)別能力，最后實(shí)現(xiàn)了整個(gè)系統(tǒng)的可用性提升。這個(gè)過(guò)程中，展示了如何通過(guò)調(diào)優(yōu)Prompt，使模型逐步走向穩(wěn)定與高效。
在面試中，通過(guò)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(guò)不斷優(yōu)化模型，解決實(shí)際問(wèn)題，提升模型的整體表現(xiàn)。
最后的小建議：
- 先識(shí)別問(wèn)題，再進(jìn)行針對(duì)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(wèn)題。
- 層層遞進(jìn)，展示調(diào)優(yōu)的思路和效果。分步驟的調(diào)優(yōu)過(guò)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(qiáng)調(diào)調(diào)優(yōu)后的改進(jìn)。每次調(diào)優(yōu)后的變化要明確突出，尤其是對(duì)模型性能的提升。
通過(guò)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(shí)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
