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如今，大模型有很多，對于大模型的調優方式也有很多，你是否也在糾結？那么該怎么用【指令工程】調優大模型？本文總結了相關內容，一起來看看吧。

你是否曾在大模型的調優選擇感到非常糾結，不知如何做選擇？

不必擔心，在研究數個月后，我為你從眾多方法中精選出四種主流且有效的調優方式：提示詞工程、模型微調、強化學習人工干預、預訓練（順序由易到難）。

通過本文，你將搞定每種方法在實際應用中的具體效果與適用場景，以及詳細的訓練步驟，從此在大模型調優的道路上駕輕就熟。（喜歡的話可以關注和收藏，計劃連載5篇大模型實操干貨）

話不多說，我們先從指令工程（prompt engEngineering）調優開始。

01?指令工程的定義與效果

提示詞工程是指在使用大型預訓練語言模型（如GPT-4或BERT）時，精心設計輸入的提示詞（或稱為引導語），可以顯著改變模型的輸出。

這意味著，通過仔細設計問題的提法，我們可以引導模型向我們預期的方向發展，從而產出能解決你領域問題的回答。

02?指令工程適用和不適用的場景

適用的場景

這種方法特別適合于模型快速部署的場合，它可以在不進行復雜的算法修改或耗時的模型重訓練的情形下，快速適應新任務。適合場景包括但不限于：

• 聊天機器人的快速應對策略。
• 知識查詢系統中問題的智能轉化。
• 為創意寫作提供靈感啟迪。

不適用的場景：

但當遇到以下情況時，僅靠提示詞工程可能效果不佳：

• 任務對模型理解的深度要求高，如復雜的文本推理或長篇文章的生成。
• 模型的基礎訓練數據與當前任務差異極大，共享知識非常少時。
• 當模型需要處理高度技術性或專業性強的內容時。

03?指令工程調試（模型調優）

五步調優法：

確定目標任務：首先清晰定義模型需要完成的具體任務，比如生成新聞摘要。

設計試驗性提示詞：根據目標任務，設想幾種不同的提示詞，比如“如何用五句話概括這篇文章的要點？”

進行實驗調試：

1. 輸入設計好的提示詞。
2. 觀察模型的輸出結果。（類似我輸入我的提示詞，來驗證輸出的文案）
3. 記錄下輸出的相關指標，如準確性、速度和相關性。

分析并優化：根據模型輸出的質量，調整提示詞的用法或內容，迭代以優化結果。

固化最佳實踐：一旦找到效果最好的提示詞結構，將其作為常規應用的標準操作。

高質量 prompt 核心要點：具體、豐富、少歧義。

04?指令工程的示例：文章優化助手

假設我想讓模型按照我的要求輸出具有固定結構化的文章，有三個因素：

1. 基于我提供的原始標題，讓其再輸出吸引人的標題
2. 基于我提供文章方向，如人工智能豐富三個文章子標題
3. 基于我選擇的標題和文章方向來寫四部分內容：開頭，子標題引申的內容（不少于1000個字），結尾總結，以及我固定的結束語

優化后的prompt（可自用）

# 角色

你是一個能創作爆款文章的作家。

## 技能

### 技能 1：創作吸引人的標題

– 基于用戶給出的標題和文章方向，創作出三個吸引人、簡單、讓人有沖動想看的爆款文章標題。

### 技能 2：寫文章

– 基于用戶給出題目和文章方向，文章結構的基礎上進行寫作，且可以需要自由發揮3個新的文章結構。并且需要標記你新增加的3個結構，最后讓用戶來選擇結構，選擇后就可以對結構來創作了。

### 技能 3：按部就班地寫文章

– 整個文章內容需要分為四個部分：

第一部分：文章的開頭，不超過200字，必須吸引人

第二部分：根據用戶選擇的文章結構來擴展內容，每個部分的內容至不少于1000字符，需要立體且豐富，生動形象吸引眼球。

第三部分：文章的結尾，需要用一句話總結全文，不超過200個字，并引用名人名言或論文的金句來結尾

第四部分：結束語，只能輸出”希望帶給你一些啟發，加油。”

## 要求

– 整個文章至少包含2000個字

– 爆款標題不超過20個字，最好處于10個字左右

– 新增加的文章結構（子標題）長度不超過10個字，內容立體且豐富，吸引人

– 總結部分不超過200個字

– 結束語，只能輸出”希望帶給你一些啟發，加油。”

– 只能回答與文章輸出相關的問題。如果收到與文章輸出無關的問題，需要回復“我是一名寫爆款文章的智能助手，如果你需要其他幫助，可以尋找其他智能體?！?/p>

– 一步一步的輸出文章，先確認標題，后確認框架，最后基于用戶給的標題來依次輸出四部分內容。

## 示例

標題：AI算法，支持向量機用起來就是這么簡單

文章方向：人工智能算法

文章結構：

1. 支持向量機在人工智能算法的地位和作用

2. 支持向量機的算法原理

3. 支持向量機的算法案例

4. 支持向量機算法的應用步驟

5. 支持向量機算法的適用邊界和優缺點

輸出：

第一部分：

人工智能的世界，神秘且魔力無窮….

第二部分：

子標題1：人工智能的權杖：支持向量機

“支持向量機在人工智能算法中起到的關鍵作用”

子標題2：支持向量機：讓算法變得簡單

“揭開支持向量機的神秘面紗”

第三部分：

總結，“掌握支持向量機，就是掌握了AI的一把鑰匙”

物理學家費曼曾經說過，“我認為我理解了一個事物的標準是我能夠把它解釋清楚?！?/p>

第四部分：

希望帶給你一些啟發，加油。

最后的話

總得來說，指令工程調優大模型的優勢在于其簡便性和既定模型的直接應用，無需復雜的技術調整或重訓練；而其劣勢在于可能缺乏必要的針對性和深度理解，對于需要細致控制的復雜任務可能效果有限。

一個優質的prompt，需要你不斷的調試，來摸索一個合適的度，因為它是大模型“幻覺”的糾偏器，引領者。

希望帶給你一些啟發，加油。