一、什么是Prompt工程

Prompt工程，即提示工程，是人工智能领域中的一个新兴技术方向，它主要关注于设计和优化人机交互中的提示（Prompt）或指令，以更好地引导和激发大型语言模型（如ChatGPT、GPT-4等）生成高质量、符合用户意图的输出内容。

在人工智能助手或聊天机器人中，Prompt相当于用户给机器的指令或问题，它很大程度上决定了AI模型如何理解和回应用户的请求。良好的Prompt设计可以提高模型的表现，使得生成的回答更加准确、相关和有用。

Prompt工程的重要性在于：

1. 提高输出质量：通过精心设计的Prompt，可以减少模型生成结果的随机性和不确定性，使其更贴合用户的实际需求。

2. 明确上下文：为模型提供明确的上下文信息，帮助模型理解对话的背景、用户的意图以及回答的格式要求。

3. 优化用户体验：有效的Prompt工程可以使得用户与AI的交互更加流畅自然，提升用户体验。

4. 扩展应用场景：通过Prompt工程，可以使大型语言模型适应不同的应用场景，如文本摘要、实体提取、情感分析等。

在微软官方提供的教程中，可能会包含以下方面的内容：

• 系统消息：如何构建包含上下文、说明和格式要求的系统消息，来指导模型生成特定风格的回答。

• 少样本学习：在数据量有限的情况下，如何设计Prompt来优化模型的少样本学习能力。

• 非聊天场景：除了对话式应用，如何调整Prompt来适应非聊天场景，如图像描述、文本生成等。

Prompt工程作为AI领域的一个重要分支，正逐渐成为AI研发和应用中不可或缺的一环。随着技术的不断发展，Prompt工程的方法和技巧也将不断丰富和完善。

二、使用BERT进行文本分类的Prompt Learning案例

基于BERT做Prompt通常是指使用Prompt Learning技术来引导BERT模型进行特定任务的预测。Prompt Learning的核心思想是设计一个提示（Prompt），将原始任务转化为一个语言模型能够自然处理的文本补全任务。这样，我们可以利用BERT强大的语言表示能力来完成各种下游NLP任务，而无需对模型进行大规模的参数调整。以下是一个使用BERT进行文本分类的Prompt Learning案例，我们将情感分析任务转化为文本补全任务。

1. 数据准备：首先，我们需要准备一些情感分析的数据。这里我们使用一个简单的例子：

sentences = ["这部电影很棒，我非常喜欢！", "这个产品太差了，我非常不满意！"]

labels = ["正面", "负面"]
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1. Prompt设计：接下来，我们需要设计一个Prompt模板，将原始句子转化为补全任务。例如：

prompt_template = "这句话的情感是：[MASK]。"
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1. 数据转换：使用Prompt模板将原始数据转化为补全任务的数据：

prompt_data = []

for sentence, label in zip(sentences, labels):

prompt = prompt_template.replace("[MASK]", label)

prompt_data.append(prompt + sentence)
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1. BERT模型加载：接下来，我们需要加载预训练的BERT模型：

from transformers import BertTokenizer, BertForMaskedLM



tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')

model = BertForMaskedLM.from_pretrained('bert-base-chinese')
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1. 模型预测：使用BERT模型对Prompt数据进行预测，得到[MASK]位置的预测结果：

from torch.nn.functional import softmax



for prompt in prompt_data:

input_ids = tokenizer.encode(prompt, add_special_tokens=True, return_tensors='pt')

with torch.no_grad():

outputs = model(input_ids)

logits = outputs.logits

mask_pos = torch.where(input_ids == tokenizer.mask_token_id)[1]

mask_logits = logits[0, mask_pos]

mask_probs = softmax(mask_logits, dim=0)

pred_label = tokenizer.decode(mask_pos[mask_probs.argmax()])

print(f"预测结果: {pred_label}")
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在这个例子中，我们使用BERT的Masked LM头来预测[MASK]位置的token。通过设计合适的Prompt模板，我们可以将原始的情感分析任务转化为BERT擅长的文本补全任务。这样，我们就可以利用BERT的强大语言表示能力来完成各种下游NLP任务，而无需对模型进行大规模的参数调整。

需要注意的是，这个例子只是一个简单的演示，实际应用中可能需要更复杂的Prompt设计和模型调整。此外，Prompt Learning技术在NLP领域仍然是一个活跃的研究方向，有许多不同的Prompt设计方法和技巧。