即时工程
什么是即时调整？
提示调整涉及精心设计的文本“提示”并将其输入到大型语言模型（LLM）中。 该提示本质上指导模型的响应，将其引导至所需的输出风格、语气或内容。 与需要在大型数据集上重新训练模型的传统模型训练不同，即时调整只需要一小组示例甚至一个结构良好的句子即可影响模型的行为。
快速调整的工作原理
- 设计提示： 此步骤至关重要，需要了解模型的功能和手头的任务。 提示应该清晰、简洁，并与所需的输出保持一致。
- 输入提示： 该提示将被输入到 LLM 中。 该模型将此作为生成其响应的上下文或起点。
- 生成输出： 该模型处理提示并生成与提示提供的指导一致的输出。
提示调整示例
通过调整初始提示，可以显着改变模型的输出以适应特定的需求或上下文。 以下是原始提示及其通过提示调整的改进版本的示例：
示例 1：内容创建
- 原提示： “写一个关于龙的故事。”
- 调整提示： “写一个关于一条友好的龙的幽默故事，它喜欢烘烤饼干，住在神奇的森林里。”
说明：
最初的提示很广泛，可能会引出各种类型的关于龙的故事。 然而，经过调整的提示指定了语气（幽默）、龙的本性（友好和烘烤饼干）以及背景（魔法森林），指导法学硕士生成更具体和定制的故事。
示例 2：专业电子邮件
- 原提示： “起草一封用于项目更新的电子邮件。”
- 调整提示： “起草一封发给高级经理的正式电子邮件，提供 XYZ 项目的简明更新，重点关注最近的里程碑和后续步骤。”
说明：
虽然原始提示非常笼统，但调整后的版本指定了受众（高级经理）、项目 (XYZ) 和内容重点（最近的里程碑和后续步骤），确保为企业环境提供更具针对性和适当的电子邮件。
示例 3：教育材料
- 原提示： “解释一下光合作用。”
- 调整提示： “在五年级科学课上用简单的术语解释光合作用，包括阳光、水和二氧化碳的作用。”
说明：
最初的提示可能会导致适合不同知识水平的广泛解释。 然而，经过调整的提示针对特定受众（五年级学生）定制了解释，并突出显示了要包含的关键元素（阳光、水、二氧化碳），使其更适合教育背景。
示例4：技术支持
- 原提示： “如何修理路由器？”
- 调整提示： “提供适合初学者的分步指南，介绍如何排除和解决家庭 Wi-Fi 路由器的常见问题，包括重新启动路由器和检查电缆连接。”
说明：
最初的提示是开放式的，可能会产生多种解决方案。 经过调整的提示将响应范围缩小为适合初学者的分步指南，重点关注常见问题和基本故障排除方法，这对于非技术用户来说更加实用。
示例 5：配方生成
- 原提示： “给我一份鸡肉食谱。”
- 调整提示： “提供适合生酮饮食的健康烤鸡食谱，包括新鲜香草和橄榄油等成分，并避免糖和碳水化合物。”
说明：
最初的提示可能会导致任何类型的鸡肉食谱。 然而，经过调整的提示指定了饮食要求（生酮）、烹饪方法（烧烤）和首选成分（新鲜香草、橄榄油），同时还提到了要避免的内容（糖、碳水化合物），从而产生更有针对性的食谱建议。
示例 6：旅行建议
- 原提示： “推荐一个旅游目的地。”
- 调整提示： “为有小孩的家庭推荐一个旅游目的地，重点关注欧洲具有教育价值和适合儿童活动的地方。”
说明：
调整后的提示将焦点缩小到欧洲适合家庭的目的地，重点关注教育和儿童友好活动，为有幼儿的家庭提供更量身定制的旅行推荐。
示例 7：健身指导
- 原提示： “给我一个锻炼计划。”
- 调整提示： “为初学者设计一个 30 分钟的家庭锻炼程序，重点是改善心血管健康且不需要任何设备的自重锻炼。”
说明：
调整后的提示不是一般的锻炼程序，而是为初学者指定了 30 分钟、无设备的程序，重点是自重锻炼，以增强心血管健康，使其更适合健身新手或受空间或设备限制的人。
例8：语言学习
- 原提示： “教我西班牙语。”
- 调整提示： “为初学者提供西班牙语基础课程，重点关注旅行者的常用短语，例如问候、指示和点餐。”
说明：
经过调整的提示指示法学硕士专门为旅行者打造了初级西班牙语课程，重点关注与问候、方向和点餐相关的实用短语，这更适合计划旅行的人。
示例 9：工作面试准备
- 原提示： “我应该如何准备工作面试？”
- 调整提示： “概述准备科技行业工作面试的关键策略，包括讨论编程技能和过去的软件项目的技巧。”
说明：
调整后的提示侧重于科技行业的面试准备，特别强调讨论编程技能和软件项目经验，从而为有抱负的科技专业人士提供更相关的建议。
示例 10：环境意识
- 原提示： “写关于气候变化的文章。”
- 调整提示： “撰写一篇有关气候变化对海洋生态系统影响的信息丰富的文章，强调对海洋生物和珊瑚礁的影响。”
说明：
调整后的提示要求一篇文章重点关注气候变化对海洋生态系统的影响，特别是对海洋生物和珊瑚礁的影响，而不是一篇关于气候变化的广泛文章，从而提供有关该主题的更专业和更有洞察力的视角。
示例的主要要点
这些例子说明了即时调整在改进法学硕士输出方面的有效性。 通过提供详细且与上下文相关的提示，可以定制响应以满足特定要求和受众，从而提高生成内容的实用性和准确性。
即时调整的优点
- 资源效率： 它消除了全面模型训练通常所需的大量计算资源的需要。
- 任务特殊性： 允许为特定任务定制通用 LLM，而无需更改底层模型。
- 速度： 可以快速实施即时调整，使其成为快速开发周期的理想选择。
即时调谐的应用
1. 内容创作： 创意写作、新闻或广告
- 创意写作： 及时调整可以指导人工智能生成具有指定主题、风格或角色发展的叙述、诗歌或脚本。 例如，可以调整提示来制作浪漫喜剧剧本或具有特定情节元素的奇幻小说。
- 新闻业： 在新闻业中，及时调整有助于生成针对特定新闻类型或受众的文章或报告。 例如，可以设计提示来创建有关环境问题的深入调查报告或当地社区公告的简短新闻摘要。
- 广告： 对于广告来说，及时调整可以创建有针对性的广告文案，与特定人群产生共鸣或与品牌声音保持一致。 广告商可以调整提示来生成年轻、充满活力的产品活动或精致的奢侈品牌促销内容。
2.客户服务： 特定行业的聊天机器人：
- 特定行业的查询： 及时调整可以使聊天机器人理解并响应金融、医疗保健或旅游等行业的特定查询。 例如，银行的聊天机器人可以调整为协助帐户查询，而医疗保健的聊天机器人可能专注于预约安排和一般健康问题。
- 基调和品牌： 除了行业知识之外，及时调整还可以调整聊天机器人的语气以匹配公司的品牌——无论是法律服务的专业和正式，还是零售企业的友好和休闲。
3.语言翻译： 文化差异和行业特定术语
- 文化敏感性： 及时调整可以帮助翻译模型考虑文化细微差别、习语和当地表达方式，确保翻译不仅在语言上准确，而且在文化上适当。
- 技术准确性： 在法律、医学或工程等领域，及时调整可以确保翻译准确反映行业特定术语，这对于技术文档或专业交流至关重要。
4. 教育工具： 与课程或教学风格相一致的学习辅助工具
- 特定课程的学习： 及时调整可以生成与特定课程相一致的教育内容，例如为高中代数课程创建练习问题或为大学历史课程创建讨论问题。
- 适应性学习方式： 可以通过及时调整来整合不同的教学风格，无论是为探究式学习生成交互式探索性问题，还是为更传统的教学方法提供详细解释。
总结
虽然即时调整功能强大，但也并非没有挑战。 制作有效的提示需要技巧和对模型功能的理解。 此外，根据提示的性质，模型还存在生成有偏见或不需要的内容的风险。
及时调整增强了人工智能模型的多功能性，使它们能够生成不仅与上下文相关，而且符合各个领域的特定用户需求和偏好的内容。 这种定制能力对于信息准确性和呈现细微差别至关重要的领域至关重要，它使人工智能工具更加有效和用户友好。
