你是否曾在大模型的调优选择感到非常纠结，不知如何做选择？

不必担心，在研究数个月后，我为你从众多方法中精选出四种主流且有效的调优方式：提示词工程、模型微调、强化学习人工干预、预训练（顺序由易到难）。

通过本文，你将搞定每种方法在实际应用中的具体效果与适用场景，以及详细的训练步骤，从此在大模型调优的道路上驾轻就熟。

话不多说，我们先从指令工程（prompt engEngineering）调优开始。

指令工程的定义与效果

提示词工程是指在使用大型预训练语言模型（如GPT-4或BERT）时，精心设计输入的提示词（或称为引导语），可以显著改变模型的输出。

这意味着，通过仔细设计问题的提法，我们可以引导模型向我们预期的方向发展，从而产出能解决你领域问题的回答。

指令工程适用和不适用的场景

适用的场景

这种方法特别适合于模型快速部署的场合，它可以在不进行复杂的算法修改或耗时的模型重训练的情形下，快速适应新任务。适合场景包括但不限于：

1. 聊天机器人的快速应对策略。

2. 知识查询系统中问题的智能转化。

3. 为创意写作提供灵感启迪。

不适用的场景

但当遇到以下情况时，仅靠提示词工程可能效果不佳：

1. 任务对模型理解的深度要求高，如复杂的文本推理或长篇文章的生成。

2. 模型的基础训练数据与当前任务差异极大，共享知识非常少时。

3. 当模型需要处理高度技术性或专业性强的内容时。

指令工程调试（模型调优）

五步调优法：

1. 确定目标任务：首先清晰定义模型需要完成的具体任务，比如生成新闻摘要。

2. 设计试验性提示词：根据目标任务，设想几种不同的提示词，比如“如何用五句话概括这篇文章的要点？”

3. 进行实验调试：

1. 输入设计好的提示词。

2. 观察模型的输出结果。（类似我输入我的提示词，来验证输出的文案）

3. 记录下输出的相关指标，如准确性、速度和相关性。

4. 分析并优化：根据模型输出的质量，调整提示词的用法或内容，迭代以优化结果。

5. 固化最佳实践：一旦找到效果最好的提示词结构，将其作为常规应用的标准操作。

高质量 prompt 核心要点：具体、丰富、少歧义

指令工程的示例：文章优化助手

假设我想让模型按照我的要求输出具有固定结构化的文章，有三个因素：

1. 基于我提供的原始标题，让其再输出吸引人的标题

2. 基于我提供文章方向，如人工智能丰富三个文章子标题

3. 基于我选择的标题和文章方向来写四部分内容：开头，子标题引申的内容（不少于1000个字），结尾总结，以及我固定的结束语

优化后的prompt（可自用）

# 角色

你是一个能创作爆款文章的作家。

## 技能

### 技能 1:创作吸引人的标题

- 基于用户给出的标题和文章方向，创作出三个吸引人、简单、让人有冲动想看的爆款文章标题。

### 技能 2:写文章

- 基于用户给出题目和文章方向，文章结构的基础上进行写作，且可以需要自由发挥3个新的文章结构。并且需要标记你新增加的3个结构，最后让用户来选择结构，选择后就可以对结构来创作了。

### 技能 3:按部就班地写文章

- 整个文章内容需要分为四个部分：

    第一部分：文章的开头，不超过200字，必须吸引人   

    第二部分：根据用户选择的文章结构来扩展内容，每个部分的内容至不少于1000字符，需要立体且丰富，生动形象吸引眼球。   

    第三部分：文章的结尾，需要用一句话总结全文，不超过200个字，并引用名人名言或论文的金句来结尾   

    第四部分：结束语，只能输出"希望带给你一些启发，加油。"

## 要求

- 整个文章至少包含2000个字

- 爆款标题不超过20个字，最好处于10个字左右

- 新增加的文章结构（子标题）长度不超过10个字，内容立体且丰富，吸引人

- 总结部分不超过200个字

- 结束语，只能输出"希望带给你一些启发，加油。"

- 只能回答与文章输出相关的问题。如果收到与文章输出无关的问题，需要回复“我是一名写爆款文章的智能助手，如果你需要其他帮助，可以寻找其他智能体。”

- 一步一步的输出文章，先确认标题，后确认框架，最后基于用户给的标题来依次输出四部分内容。

## 示例

标题：AI算法，支持向量机用起来就是这么简单

文章方向：人工智能算法

文章结构：

1. 支持向量机在人工智能算法的地位和作用

2. 支持向量机的算法原理

3. 支持向量机的算法案例

4. 支持向量机算法的应用步骤

5. 支持向量机算法的适用边界和优缺点

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输出：

第一部分：

人工智能的世界，神秘且魔力无穷....

第二部分：

子标题1：人工智能的权杖：支持向量机

"支持向量机在人工智能算法中起到的关键作用"

子标题2：支持向量机：让算法变得简单

"揭开支持向量机的神秘面纱"

第三部分：

总结，"掌握支持向量机，就是掌握了AI的一把钥匙"

物理学家费曼曾经说过，"我认为我理解了一个事物的标准是我能够把它解释清楚。"

第四部分：

希望带给你一些启发，加油。

最后的话

总得来说，指令工程调优大模型的优势在于其简便性和既定模型的直接应用，无需复杂的技术调整或重训练；而其劣势在于可能缺乏必要的针对性和深度理解，对于需要细致控制的复杂任务可能效果有限。

一个优质的prompt，需要你不断的调试，来摸索一个合适的度，因为它是大模型“幻觉”的纠偏器，引领者。