LLM指令微调Prompt的最佳实践(二):Prompt迭代优化

文章目录

  • 1. 前言
  • 2. Prompt定义
  • 3. 迭代优化——以产品说明书举例
    • 3.1 产品说明书
    • 3.2 初始Prompt
    • 3.3 优化1: 添加长度限制
    • 3.4 优化2: 细节纠错
    • 3.5 优化3: 添加表格
  • 4. 总结
  • 5. 参考


1. 前言

前情提要:
《LLM指令微调Prompt的最佳实践(一):Prompt原则

本文根据《面向开发者的LLM入门教程》 ,总结凝练核心内容,加深印象,同时方便快速查阅浏览。

2. Prompt定义

Prompt 是给语言模型提供的输入文本或问题,用于引导模型生成相应的输出或回答。Prompt 可以看作是一个提示或引导,帮助模型理解用户的需求或意图,并生成相关的响应。

主要特点:
(1)引导模型行为:Prompt 用于引导和控制模型的生成行为。通过设计不同的 Prompt,可以让模型生成不同类型的输出,例如回答问题、完成句子、生成故事等。

(2)上下文提供:Prompt 通常包括上下文信息或问题陈述,以帮助模型更好地理解生成任务。例如,给定一段文本让模型续写或提出一个问题让模型回答。

(4)灵活性和适应性:Prompt 可以根据具体任务进行调整和优化,从而提高模型在特定任务上的性能。良好的 Prompt 设计可以显著改善模型输出的质量和相关性。

3. 迭代优化——以产品说明书举例

Prompt 要有一个良好的迭代优化过程,以不断改进 Prompt。

下面介绍如何从一个产品说明书生成营销产品的过程

3.1 产品说明书

给定一份椅子的资料页。描述说它属于中世纪灵感系列,产自意大利,并介绍了材料、构造、尺寸、可选配件等参数。

# 示例:产品说明书
fact_sheet_chair = """
概述

    美丽的中世纪风格办公家具系列的一部分,包括文件柜、办公桌、书柜、会议桌等。
    多种外壳颜色和底座涂层可选。
    可选塑料前后靠背装饰(SWC-100)或10种面料和6种皮革的全面装饰(SWC-110)。
    底座涂层选项为:不锈钢、哑光黑色、光泽白色或铬。
    椅子可带或不带扶手。
    适用于家庭或商业场所。
    符合合同使用资格。

结构

    五个轮子的塑料涂层铝底座。
    气动椅子调节,方便升降。

尺寸

    宽度53厘米|20.87英寸
    深度51厘米|20.08英寸
    高度80厘米|31.50英寸
    座椅高度44厘米|17.32英寸
    座椅深度41厘米|16.14英寸

选项

    软地板或硬地板滚轮选项。
    两种座椅泡沫密度可选:中等(1.8磅/立方英尺)或高(2.8磅/立方英尺)。
    无扶手或8个位置PU扶手。

材料
外壳底座滑动件

    改性尼龙PA6/PA66涂层的铸铝。
    外壳厚度:10毫米。
    座椅
    HD36泡沫

原产国

    意大利
"""

3.2 初始Prompt

from tool import get_completion

# Prompt :基于说明书创建营销描述
prompt = f"""
您的任务是帮助营销团队基于技术说明书创建一个产品的营销描述。

根据```标记的技术说明书中提供的信息,编写一个产品描述。

技术说明: ```{fact_sheet_chair}```
"""
response = get_completion(prompt)
print(response)
产品描述:

我们自豪地推出美丽的中世纪风格办公家具系列,其中包括文件柜、办公桌、书柜、会议桌等。我们的产品采用多种外壳颜色和底座涂层,以满足您的个性化需求。您可以选择塑料前后靠背装饰(SWC-100)或10种面料和6种皮革的全面装饰(SWC-110),以使您的办公室更加舒适和时尚。

我们的底座涂层选项包括不锈钢、哑光黑色、光泽白色或铬,以满足您的不同需求。椅子可带或不带扶手,适用于家庭或商业场所。我们的产品符合合同使用资格,为您提供更加可靠的保障。

我们的产品采用五个轮子的塑料涂层铝底座,气动椅子调节,方便升降。尺寸为宽度53厘米|20.87英寸,深度51厘米|20.08英寸,高度80厘米|31.50英寸,座椅高度44厘米|17.32英寸,座椅深度41厘米|16.14英寸,为您提供舒适的使用体验。

我们的产品还提供软地板或硬地板滚轮选项,两种座椅泡沫密度可选:中等(1.8磅/立方英尺)或高(2.8磅/立方英尺),以及无扶手或8个位置PU扶手,以满足您的不同需求。

我们的产品采用改性尼龙PA6/PA66涂层的铸铝外壳底座滑动件,外壳厚度为10毫米,座椅采用HD36泡沫,为您提供更加舒适的使用体验。我们的产品原产国为意大利,为您提供更加优质的品质保证。

3.3 优化1: 添加长度限制

生成的内容太长了,可以在 Prompt 中添加长度限制,要求生成更简洁的文案。

# 优化后的 Prompt,要求生成描述不多于 50 词
prompt = f"""
您的任务是帮助营销团队基于技术说明书创建一个产品的零售网站描述。

根据```标记的技术说明书中提供的信息,编写一个产品描述。

使用最多50个词。

技术规格:```{fact_sheet_chair}```
"""
response = get_completion(prompt)
print(response)

中世纪风格办公家具系列,包括文件柜、办公桌、书柜、会议桌等。多种颜色和涂层可选,可带或不带扶手。底座涂层选项为不锈钢、哑光黑色、光泽白色或铬。适用于家庭或商业场所,符合合同使用资格。意大利制造。

3.4 优化2: 细节纠错

比如在这个案例中,进一步分析会发现,该椅子面向的其实是家具零售商,而不是终端消费者。所以生成的文案中过多强调风格、氛围等方面,而较少涉及产品技术细节,与目标受众的关注点不太吻合。这时候我们就可以继续调整 Prompt,明确要求语言模型生成面向家具零售商的描述,更多关注材质、工艺、结构等技术方面的表述。

# 更进一步
prompt = f"""
您的任务是帮助营销团队基于技术说明书创建一个产品的零售网站描述。

根据```标记的技术说明书中提供的信息,编写一个产品描述。

该描述面向家具零售商,因此应具有技术性质,并侧重于产品的材料构造。

在描述末尾,包括技术规格中每个7个字符的产品ID。

使用最多50个单词。

技术规格: ```{fact_sheet_chair}```
"""
response = get_completion(prompt)
print(response)

这款中世纪风格的办公家具系列包括文件柜、办公桌、书柜和会议桌等,适用于家庭或商业场所。可选多种外壳颜色和底座涂层,底座涂层选项为不锈钢、哑光黑色、光泽白色或铬。椅子可带或不带扶手,可选塑料前后靠背装饰或10种面料和6种皮革的全面装饰。座椅采用HD36泡沫,可选中等或高密度,座椅高度44厘米,深度41厘米。外壳底座滑动件采用改性尼龙PA6/PA66涂层的铸铝,外壳厚度为10毫米。原产国为意大利。产品ID:SWC-100/SWC-110。

3.5 优化3: 添加表格

# 要求它抽取信息并组织成表格,并指定表格的列、表名和格式
prompt = f"""
您的任务是帮助营销团队基于技术说明书创建一个产品的零售网站描述。

根据```标记的技术说明书中提供的信息,编写一个产品描述。

该描述面向家具零售商,因此应具有技术性质,并侧重于产品的材料构造。

在描述末尾,包括技术规格中每个7个字符的产品ID。

在描述之后,包括一个表格,提供产品的尺寸。表格应该有两列。第一列包括尺寸的名称。第二列只包括英寸的测量值。

给表格命名为“产品尺寸”。

将所有内容格式化为可用于网站的HTML格式。将描述放在<div>元素中。

技术规格:```{fact_sheet_chair}```
"""

response = get_completion(prompt)
print(response)
<div>
<h2>中世纪风格办公家具系列椅子</h2>
<p>这款椅子是中世纪风格办公家具系列的一部分,适用于家庭或商业场所。它有多种外壳颜色和底座涂层可选,包括不锈钢、哑光黑色、光泽白色或铬。您可以选择带或不带扶手的椅子,以及软地板或硬地板滚轮选项。此外,您可以选择两种座椅泡沫密度:中等(1.8磅/立方英尺)或高(2.8磅/立方英尺)。</p>
<p>椅子的外壳底座滑动件是改性尼龙PA6/PA66涂层的铸铝,外壳厚度为10毫米。座椅采用HD36泡沫,底座是五个轮子的塑料涂层铝底座,可以进行气动椅子调节,方便升降。此外,椅子符合合同使用资格,是您理想的选择。</p>
<p>产品ID:SWC-100</p>
</div>

<table>
  <caption>产品尺寸</caption>
  <tr>
    <th>宽度</th>
    <td>20.87英寸</td>
  </tr>
  <tr>
    <th>深度</th>
    <td>20.08英寸</td>
  </tr>
  <tr>
    <th>高度</th>
    <td>31.50英寸</td>
  </tr>
  <tr>
    <th>座椅高度</th>
    <td>17.32英寸</td>
  </tr>
  <tr>
    <th>座椅深度</th>
    <td>16.14英寸</td>
  </tr>
</table>

4. 总结

本章讲解了通过迭代优化 Prompt 的方法,强调逐步改进而非初始追求完美。通过不断调整试错,最终找到可靠适用的 Prompt 形式是设计 Prompt 的正确方法。

5. 参考

https://datawhalechina.github.io/llm-cookbook/#/


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