5.1.1 提示模板的4种类型
在ChatGLM-3这类大型语言模型（LLM）的本地化部署、应用开发与微调过程中，提示模板（Prompt Templates）扮演着至关重要的角色。它们作为模型与用户或系统之间交互的桥梁，直接影响模型输出内容的准确性、相关性和创造性。一个精心设计的提示模板能够引导模型生成更符合预期的回答或文本。本节将深入探讨提示模板的四种主要类型，即指令性模板、示例性模板、填空式模板与对话式模板，并详细阐述每种类型的特点、应用场景及设计技巧。
5.1.1.1 指令性模板
定义与特点
指令性模板通过清晰、直接的指令来引导模型完成任务。这种模板通常不包含具体的示例或上下文，而是直接告诉模型“做什么”和“怎么做”。指令性模板的优点在于其简洁明了，能够高效传达任务需求；缺点则在于可能因指令不够明确或模型理解偏差而导致输出偏离预期。
应用场景
- 文本分类：如“判断以下文本的情感倾向：正面、负面还是中性。”
- 摘要生成：“请为以下文章生成一段简短的摘要。”
- 知识问答：“回答以下问题：‘中国最大的城市是什么？’”
设计技巧
- 明确性：确保指令清晰无歧义，避免使用含糊不清的词汇。
- 具体性：尽量提供任务的具体要求，如输出格式、字数限制等。
- 适应性：考虑模型的特性和限制，设计符合其理解能力的指令。
5.1.1.2 示例性模板
定义与特点
示例性模板通过提供一个或多个具体示例来展示期望的输出格式或任务类型，从而帮助模型理解并模仿。这种模板不仅给出了任务要求，还通过实例为模型提供了直观的参考。示例性模板的优势在于能够显著提高模型输出的准确性和一致性，尤其适用于那些难以用简单指令描述的任务。
应用场景
- 文本生成：如“根据以下示例，为新产品撰写一段广告文案。示例：‘产品A，让生活更美好。’ 输出：…”
- 文本风格转换：“将以下文本从正式风格转换为口语化风格。示例：原文… 转换后：…”
- 逻辑推理：“根据以下逻辑模式完成推理。示例：如果A，则B；现在A成立，因此…”
设计技巧
- 相关性：确保示例与任务紧密相关，能够准确反映任务的核心要求。
- 多样性：提供多样化的示例，以覆盖可能的输入变化和输出需求。
- 逐步引导：对于复杂任务，可以设计由易到难的示例序列，逐步引导模型学习。
5.1.1.3 填空式模板
定义与特点
填空式模板通过在句子或段落中预留空白，要求模型根据上下文填充缺失的信息。这种模板结合了指令性和示例性的优点，既提供了任务的明确指示，又通过上下文限制了输出的范围，有助于生成更加精确和符合语境的文本。
应用场景
- 故事续写：“在一个阳光明媚的早晨，小明_，突然他发现了_。”
- 信息补全：“根据以下表格数据，填写缺失的_项。”
- 对话生成：“用户说：‘你好，请问_？’ 系统应回复：‘_。’”
设计技巧
- 语境构建：构建丰富的上下文环境，帮助模型理解并预测缺失内容。
- 难度适中：根据任务复杂度和模型能力，合理设置填空难度和数量。
- 灵活性：保持填空位置的灵活性，以应对不同的输入和输出需求。
5.1.1.4 对话式模板
定义与特点
对话式模板模拟人与人之间的对话场景，通过交替的提问与回答来引导模型完成任务。这种模板强调交互性和上下文连贯性，能够激发模型生成更加自然、流畅的文本。对话式模板特别适用于需要多轮交互才能完成的任务，如聊天机器人、问答系统等。
应用场景
- 聊天机器人：“用户：今天天气怎么样？机器人：_。用户：那适合出去玩吗？机器人：_。”
- 技术支持：“用户：我的电脑无法开机了，怎么办？技术支持：_。用户：我尝试了重启，但还是不行。技术支持：_。”
- 心理咨询：“咨询者：我最近总是感到焦虑，怎么办？咨询师：_。咨询者：我觉得工作压力很大。咨询师：_。”
设计技巧
- 连贯性：确保对话内容在逻辑和语境上保持连贯，避免跳跃或断裂。
- 适应性：根据用户的反馈和输入动态调整对话策略和内容。
- 个性化：根据用户特点和需求，设计符合其个性的对话风格和内容。
总结
提示模板作为ChatGLM-3等大型语言模型应用的关键组成部分，其设计直接影响到模型的性能和输出质量。指令性模板、示例性模板、填空式模板和对话式模板各具特色，适用于不同的任务场景和需求。在实际应用中，应根据具体任务特点和模型能力选择合适的模板类型，并结合设计技巧进行优化，以充分发挥模型的潜力，实现高效、准确、自然的文本生成与交互。通过不断实践和创新，我们可以探索出更多元化、更高效的提示模板设计方法，推动大型语言模型技术的进一步发展与应用。
