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提示词工程 VS. Finetuning

提示词工程 VS. Finetuning 谁说菜鸟不会数据分析
2025-10-10
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小伙伴们好!今天聊聊提示词工程和微调finetuning。提示词工程Prompt Engineering 到底有啥魔力?与Finetuning相比,又有啥区别与优势呢?
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提示工程
提示词工程提示词工程(Prompt Engineering)是一门系统性学科,专注于通过优化输入提示词(Prompt)来引导大语言模型(LLM)生成符合预期的输出‌。
提示词的核心在于将用户需求转化为模型可理解的指令,不需要修改模型参数即可提升输出质量‌。
提示词工程(Prompt engineering)相比其他模型行为控制方法(如微调)具有显著的速度优势,往往能在更短时间内实现性能的飞跃。以下是优先选择提示工程而非微调的核心理由:
资源效率:微调需要高端GPU和大内存支持,而提示工程仅需文本输入,资源友好性极高。
成本效益:对于云AI服务,微调会产生显著费用,提示工程直接使用基础模型(通常成本更低)。
模型更新维护:当服务商更新模型时,微调版本可能需重新训练,而提示工程通常无需修改即可跨版本使用。
时间节省:微调可能耗时数小时甚至数天,提示工程则能实现即时结果,快速解决问题。
数据需求:微调需要大量任务特定标注数据(可能稀缺或昂贵),提示工程仅需少量示例甚至无需数据。

生成提示词核心原则

‌8大核心原则如下:‌
  • ‌明确直接‌ - 指令清晰简洁,避免模糊表述
  • 多示例引导‌ - 提供多个示范案例(少样本学习)
  • 思维链激发‌ - 通过分步提示引导模型推理过程
  • XML结构化‌ - 使用标签规范输出格式(如 <answer>...</answer>)
  • 角色设定‌ - 通过系统提示赋予专业身份(如"你是一位资深数据分析师")
  • 响应预填充‌ - 在提示中预设部分答案框架
  • 复杂提示链‌ - 将多步骤任务拆解为连贯的提示序列
  • 长上下文技巧‌ - 有效利用上下文窗口的优化策略

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别再瞎写提示词了!这7大要素才是关键(附Prompt实例)


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谁说菜鸟不会数据分析
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