引言
大型语言模型（Large Language Models, LLMs）的卓越能力引发了广泛关注，而与其交互的核心——提示（Prompt）——的重要性也日益凸显。用户常常观察到，精心编写的、细节丰富的提示似乎能引导模型产生更符合预期的输出，而简单的提示则效果不佳。同时，用户也对为何相同的提示在不同模型上产生不同结果、提示是否存在“语法”、如何编写高效提示、提示工程（Prompt Engineering）的演变及其未来趋势感到困惑。本报告旨在从大型语言模型的基本工作原理出发，系统性地解答这些问题，为用户提供一份关于提示工程的深度解析。
1. 大型语言模型工作原理与提示的重要性
要理解提示为何如此关键，首先需要了解大型语言模型是如何处理输入并生成文本的。当前主流的LLMs大多基于Transformer架构 1。
1.1 Transformer架构核心要素
Transformer架构的核心在于其自注意力机制（Self-Attention Mechanism），这一机制使得模型能够并行处理输入序列中的所有词元（tokens），并动态地衡量序列中不同词元之间的重要性，从而有效捕捉长距离依赖关系，这与早期循环神经网络（RNNs）或长短期记忆网络（LSTMs）的顺序处理方式有显著不同 1。
LLM处理提示并生成文本的过程大致如下：
- 分词（Tokenization）：输入的文本提示首先被分解成更小的单元，称为词元（tokens）。这些词元可以是单词或子词（subwords）。例如，GPT-2拥有一个包含50,257个唯一词元的词汇表 3。
- 词元嵌入（Token Embedding）：每个词元被映射到一个高维向量，即词元嵌入。这个向量捕捉了词元的语义含义。例如，GPT-2（小模型）使用768维的向量来表示每个词元 3。这些嵌入向量存储在一个巨大的嵌入矩阵中。
- 位置编码（Positional Encoding）：由于Transformer并行处理词元，它本身无法直接获知词元在序列中的位置信息。因此，需要加入位置编码，将词元的位置信息添加到其嵌入向量中，让模型理解词序 1。
- Transformer模块处理：结合了语义和位置信息的嵌入向量被送入多个堆叠的Transformer模块（Blocks）。每个模块通常包含：
- 多头自注意力（Multi-Head Self-Attention）：这是核心。对于序列中的每个词元，注意力机制计算其与序列中所有其他词元（包括自身）的关联度（注意力权重）。这是通过将每个词元的嵌入向量投影成三个不同的向量：查询（Query, Q ）、键（Key, K ）和值（Value, V ）来实现的。通过计算查询向量与所有键向量的点积，得到注意力分数，这些分数经过缩放（通常除以 \sqrt{d_k} )，其中 dk 是键向量的维度）和Softmax归一化后，得到注意力权重。最后，将这些权重应用于对应的值向量并加权求和，得到该词元经过注意力机制更新后的表示，这个新表示融入了上下文信息 3。多头机制则允许模型在不同的表示子空间中并行地学习不同方面的依赖关系 5。
- 前馈神经网络（Feed-Forward Network, FFN）：注意力层的输出会经过一个多层感知机（MLP），对每个词元的表示进行独立的非线性变换，进一步提炼信息 2。
- 层归一化（Layer Normalization）与残差连接（Residual Connections）：这些技术用于稳定训练过程，加速收敛，并使得训练更深层的网络成为可能 1。
- 输出概率预测：经过所有Transformer模块处理后，最终的词元表示被送入一个线性层和Softmax层，生成词汇表中每个词元作为下一个词元的概率分布 3。
- 文本生成（解码）：模型根据这个概率分布选择下一个词元。最简单的是贪婪搜索（Greedy Search），即总是选择概率最高的词元。更常用的方法包括束搜索（Beam Search）（保留k个最可能的序列）、Top-K采样（在概率最高的k个词元中随机采样）或Top-P（Nucleus）采样（在概率之和超过阈值p的最小词元集中随机采样）8。生成一个词元后，将其添加到现有序列末尾，再次输入模型预测下一个词元，如此循环往复，直到达到预定长度或生成表示结束的特殊词元（EOS token）10。
1.2 提示为何影响输出：引导注意力与约束概率
LLM的生成过程本质上是基于输入提示进行下一个词元预测的序列扩展 3。提示之所以至关重要，是因为它构成了模型进行预测的初始上下文和约束条件：
- 设定初始状态与引导注意力：提示中的词元及其顺序，通过嵌入和位置编码，设定了模型内部状态的起点。更重要的是，在自注意力机制中，提示中的每个词元都会参与计算注意力权重，影响模型关注哪些信息。一个详细、清晰的提示能够更有效地引导模型的注意力聚焦于任务相关的关键信息点，忽略不相关的部分 4。例如，在句子“Swing the bat!”和“A bat flew by.”中，“swing”和“flew”这两个上下文词会通过注意力机制让模型对“bat”产生不同的理解 7。
- 约束概率分布：LLM的输出是概率性的 12。提示通过设定上下文，极大地影响了后续词元的概率分布。一个模糊的提示（如“告诉我关于人工智能”）可能导致模型预测的下一个词元概率分布非常分散，生成宽泛甚至不相关的回答 14。而一个具体、结构化的提示（如“用三个要点总结气候变化的原因和影响”）则能有效收窄概率分布，使模型更有可能生成聚焦于特定方面的、符合要求的词元序列 15。
- 提供任务规范与背景知识：详细的提示可以明确任务目标、期望的输出格式、语气风格、受众，甚至提供必要的背景知识或示例 12。这相当于为模型的生成过程设置了“护栏” 12，减少了模型在庞大可能性空间中“迷失”的风险，提高了输出的准确性、相关性和一致性 15。即使模型在其参数中存储了大量知识，但对于特定、复杂或需要特定领域知识的任务，提示中提供的显式信息和约束对于获得高质量结果至关重要 19。
示例：说明提示细节对引导模型的影响
假设任务是写一封关于项目延期的邮件：
- 糟糕的提示：“写邮件，项目延期。”
- 分析：过于模糊，未提供收件人、项目名称、延期原因、新时间表等关键信息。模型只能猜测，输出可能完全不适用。这导致注意力分散，概率分布宽泛。
- 中等的提示：“给客户写一封邮件，告知我们的网站建设项目延期了。”
- 分析：明确了任务（写邮件）、收件人（客户）、主题（项目延期）和项目类型（网站建设）。比糟糕的提示好，但仍缺少延期原因、新截止日期和道歉语气等细节。模型输出会更相关，但可能不够专业或信息不全。
- 精彩的提示：“以项目经理的身份，给客户张三写一封正式邮件。告知原定于5月10日上线的‘智慧商城’网站建设项目，由于关键API接口调试遇到预期外困难，需要延期两周，新的预计上线日期为5月24日。邮件中需表达歉意，并简要说明我们正在全力解决问题，保证项目质量。语气应专业且安抚客户。”
- 分析：提供了角色、收件人、项目名称、原定日期、延期原因、延期时长、新日期、所需表达的情感（歉意、安抚）和语气（正式、专业）。这极大地约束了模型的生成空间，引导注意力到所有关键细节上，使得模型能生成一封高度符合要求、信息完整且专业的邮件。
因此，编写复杂、详细的提示并非无谓的冗余，而是利用LLM工作原理，通过精确控制输入上下文来有效引导模型注意力、约束其概率性生成过程，从而获得更符合用户意图的输出。这解释了为何提示工程成为有效利用LLM能力的关键环节。
2. 模型差异与响应多样性
用户观察到，即使使用完全相同的提示，不同的LLM（如OpenAI的GPT系列、Anthropic的Claude、Meta的Llama、Google的Gemini等）也会生成不同的结果。这种现象源于这些模型在多个层面存在的显著差异。
2.1 影响模型响应差异的关键因素
- 架构差异：虽然许多LLM都基于Transformer，但具体实现可能存在差异。例如，一些模型是纯解码器（Decoder-only）架构（如GPT系列），而另一些可能包含编码器和解码器（Encoder-Decoder）1。即使同为Transformer，层数、注意力头数、隐藏层维度 (dmodel)、前馈网络维度等超参数也可能不同 2。这些架构上的细微差别会影响模型的学习能力和信息处理方式。
- 训练数据：LLMs在海量的文本数据上进行预训练（Pre-training）1。不同模型使用的预训练数据集在规模、来源（如网页、书籍、代码）、质量、多样性以及知识截止日期（Knowledge Cutoff Date）上都存在巨大差异 21。例如，一个模型的训练数据可能更侧重于对话，另一个则可能包含更多科技文献或代码。训练数据的差异直接塑造了模型的“世界知识”、语言风格、潜在偏见以及对特定领域信息的掌握程度 13。
- 模型规模（参数数量）：模型的参数量级（如GPT-4o、Claude 3 Opus、Gemini 1.5 Pro据估计均在万亿级别 22，而Llama 3.1 405B则明确参数量 21，还有更小的7B、13B模型 24）是影响其能力的重要因素。通常，参数量更大的模型具有更强的理解、推理和生成能力，但也需要更多的计算资源 16。不同规模的模型对同一提示的理解深度和处理复杂任务的能力自然不同 25。
- 微调（Fine-tuning）与对齐：预训练之后，模型通常会经过微调阶段，以适应特定任务或遵循人类偏好 1。微调方法包括监督式微调（Supervised Fine-tuning, SFT）26、指令微调（Instruction Tuning）20、以及基于人类反馈的强化学习（Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF）27。不同的开发者会采用不同的微调数据集、方法和目标（例如，Anthropic的Claude系列强调“有用、无害、诚实” 21）。这些微调过程极大地影响了模型遵循指令的能力、输出风格、安全性和对特定类型提示的响应模式。
- 上下文窗口大小（Context Window Size）：模型一次能够处理的词元数量上限不同。例如，Claude 3 Opus提供200k词元的上下文窗口，而GPT-4o和Gemini 1.5 Pro（标准）为128k，Llama 4则宣称达到10M 22。更大的上下文窗口意味着模型可以参考更长的历史对话或文档内容来生成回答，这对于需要长篇文本理解或保持长期对话连贯性的任务至关重要 30。
- 特定能力与优化：不同模型可能针对特定能力进行了优化。例如，一些模型在编码能力上更强（如Claude 3.5 Sonnet、Gemini 2.5 Pro在某些基准测试中表现突出 29），一些在多模态处理（文本、图像、音频）上更领先（如GPT-4o、Gemini 22），还有一些则在特定语言或推理任务上表现更优 22。
2.2 内在随机性与解码策略
除了上述模型本身的固有差异，LLM生成过程中的内在随机性也是导致响应不同的一个重要原因：
- 概率性生成与采样：如前所述，LLM在每个步骤生成的是下一个词元的概率分布。即使是同一个模型，对于同一个提示，在解码阶段采用的采样策略（如Top-K, Top-P）会引入随机性 8。这意味着模型不是每次都选择概率最高的词元，而是根据概率分布进行采样，从而产生多样化的输出 13。
- 温度（Temperature）参数：这是一个常用的控制生成随机性的超参数。温度值较低（接近0）时，模型倾向于选择概率最高的词元，输出更确定、更保守；温度值较高（接近1或更高）时，概率分布趋于平缓，模型更可能选择概率较低的词元，输出更具创造性、多样性，但也可能更离谱 8。即使API用户有时无法直接设置温度，模型本身在设计时也内置了一定的随机性以产生更自然的回复 33。
- 计算上的不确定性：在底层硬件和并行计算中，浮点数运算的精度和执行顺序可能引入微小的差异，尤其是在概率分布非常接近的情况下，这些微小差异可能导致最终选择的词元不同，进而使后续生成路径产生分歧 32。
示例：说明模型差异对相同提示响应的影响
假设使用同一个提示询问不同模型：“推荐一部适合全家观看的电影。”
- 糟糕的提示（过于通用）：“推荐电影。”
- 分析：这个提示太宽泛，没有指定类型、观众、年份等任何偏好。所有模型都会给出推荐，但结果可能千差万别，且很可能不符合用户隐藏的期望（比如用户其实想看动画片）。
- 中等的提示（考虑模型差异）：“推荐一部适合全家观看的喜剧动画电影，最好是近五年的。”
- 分析：这个提示明确了类型（喜剧动画）、观众（全家）、时间范围（近五年）。不同的模型（如GPT-4o, Claude 3, Gemini）很可能会基于各自不同的训练数据和推荐算法，给出不同的、但都符合条件的电影列表。例如，一个模型可能更偏爱迪士尼/皮克斯，另一个可能推荐了更多非美国制片厂的作品。用户会得到不同的选项，这反映了模型的差异性。
- 精彩的提示（利用模型特定优势或进行适应性调整）：
**针对擅长创意写作的模型**：“假设你是一位充满热情的家庭影院推荐师。请为我们一家（有两个分别为6岁和10岁的孩子）推荐一部近五年上映的喜剧动画电影。这部电影应该不仅孩子喜欢，成年人也能从中找到乐趣，并且传递积极的价值观。请用生动有趣的语言介绍你的推荐，并说明为什么它适合我们全家。” (利用角色扮演和更细致的要求)
**针对可能需要更明确指令的模**：
任务：电影推荐。
类型：喜剧动画。
观众：家庭（含6岁和10岁儿童）。
上映时间：过去5年内。
要求：1. 适合儿童观看，无不当内容。2. 成年人也能欣赏。3. 传递积极价值观。4. 提供1-2个选项。5. 简述推荐理由。
输出格式：电影名称 + 推荐理由。 (使用结构化格式和明确的任务分解)
- 分析：这些提示不仅清晰，而且可能利用了特定模型的优势（如创意写作能力）或通过结构化来适应可能需要更明确指令的模型。虽然目标相同，但通过调整提示风格和结构，可以更好地引导不同模型产生高质量的、符合用户深层需求的响应，同时也承认并利用了模型间的差异。
总结： 同一套提示在不同LLM上产生不同结果，是模型间架构、训练数据、规模、微调策略、上下文处理能力、特定优化目标等固有差异，以及生成过程中内在随机性（采样策略、温度设置、计算不确定性）共同作用的结果。理解这些差异有助于用户选择合适的模型，并对模型响应的多样性有合理的预期。
3. 编写高质量提示：结构、技巧与模型适应性
既然提示如此重要，那么如何才能编写出能够有效引导LLM产生预期输出的“好提示”呢？这涉及到对提示结构、常用技巧以及模型特异性的理解。
3.1 提示的“语法”：结构化与清晰性原则
虽然不存在像编程语言那样严格的、形式化的“提示语法”，但实践中已经形成了一套行之有效的结构化和清晰化原则，可以被视为一种非正式的“语法”或最佳实践 19。其核心目标是减少歧义，清晰传达用户意图和要求 15。
- 清晰具体（Clarity and Specificity）：这是最重要的原则。避免使用模糊、宽泛的语言 14。明确指出任务目标、期望得到什么内容、针对什么主题 14。例如，用“解释人工智能中监督学习和无监督学习的主要区别”代替“谈谈人工智能” 14。
- 提供上下文（Context Provision）：给出相关的背景信息、用户目标或先前对话内容，帮助模型理解请求的场景和约束 12。例如，“为我的关于人工智能伦理问题的演示文稿，用要点列出主要的伦理担忧”比“给我一些伦理担忧”效果更好 14。
- 结构化格式（Structured Formatting）：使用Markdown（如标题、列表）、XML标签、分隔符（如
###Instruction###）或编号来组织提示内容，可以将指令、示例、上下文和问题清晰地分开 14。这不仅有助于模型理解，也方便人类阅读和修改 19。一些平台甚至推荐特定的格式结构，如将提示分为身份、指令、示例和上下文等部分 16。 - 定义约束条件（Defining Constraints）：明确说明对输出的要求，如长度（字数）、语气（正式、口语化）、风格、必须包含或排除的元素、目标受众等 12。例如，“用对话的语气写一篇500字的关于冥想好处的博客文章” 12。
- 任务分解（Task Decomposition）：对于复杂的任务，将其分解为更小、更简单的子任务或步骤，可以在一个提示内按顺序指示，或者通过多个提示逐步完成 12。例如，先让模型总结报告，再利用总结信息回答具体问题，有时分在不同对话中效果更佳 19。
示例：说明清晰性与结构化的重要性
假设任务是让模型生成一份健康午餐建议：
- 糟糕的提示：“午餐吃什么？”
- 分析：极度模糊。没有提供任何关于饮食偏好、健康目标、可用食材或时间限制的信息。模型只能随机生成或给出非常普遍的建议。
- 中等的提示：“给我一些健康的午餐建议。”
- 分析：指明了“健康”这一目标，但仍然缺乏具体性。什么是“健康”？用户的偏好是什么（素食？低碳水？）？模型可能会给出一些常见的健康餐，但不一定适合用户。
- 精彩的提示：
### 任务 ###
为我制定一份接下来三天的健康午餐计划。
### 我的信息 ###
- 目标：减肥，偏好低碳水化合物饮食。
- 饮食限制：对麸质过敏。
- 烹饪时间：每餐准备时间不超过20分钟。
- 现有食材（可选）：鸡胸肉、西兰花、鸡蛋、牛油果、菠菜。
### 要求 ###
- 提供每天的午餐主食和配菜建议。
- 确保所有建议都是无麸质且低碳水化合物的。
- 尽量利用我现有的食材。
- 输出格式：使用项目符号列表，每天一项。
- 分析：这个提示非常清晰和结构化。它明确了任务、用户的具体健康目标和限制、可用资源（时间、食材），并规定了输出格式。这使得模型能够生成高度个性化、可行且符合所有要求的午餐计划。使用了分隔符
###来区分不同信息块，提高了可读性和模型理解的准确性。
遵循这些原则，可以显著提高提示的有效性，使LLM的输出更加准确、相关和可控。这种对结构和格式的强调，反映了一种趋势：在处理复杂或需要高可靠性的任务时，人们倾向于将提示视为一种配置指令或轻量级接口，而不仅仅是随意的自然语言对话。
3.2 提示工程技术工具箱
除了上述基本原则，还发展出了一系列具体的提示工程技术，可以看作是与LLM有效沟通的“工具箱”。
表1：常用提示工程技术概览
| 技术名称 (Technique Name) | 描述 (Description) | 主要用例 (Use Case) | 示例 (Simplified Example) | 相关文献 (References) |
|---|---|---|---|---|
| 零样本提示 (Zero-Shot Prompting) | 直接用自然语言描述任务，不提供任何示例。 | 简单任务；模型在该任务上能力很强。 | “将下面的英文翻译成法文：‘Hello, world!’” | 18 |
| 少样本提示 (Few-Shot Prompting) | 在提示中提供少量（通常1-5个）输入/输出示例，向模型演示期望的格式或行为。 | 需要精确格式控制；任务较复杂；引导模型学习特定模式。 | “将情绪分类为积极/中性/消极。文本：我爱这家餐厅！情绪：积极 文本：这部电影还行。情绪：中性 文本：服务太糟糕了。情绪：消极 文本：今天天气真好。情绪：” | 12 |
| 思维链提示 (Chain-of-Thought, CoT) | 鼓励模型分步思考，展示推理过程，尤其是在需要逻辑、计算或复杂推理的任务中。常通过加入“让我们一步一步思考”或提供包含推理步骤的少样本示例来实现。 | 数学问题、逻辑推理、复杂问答。 | “问题：一个慢跑者跑了10公里，用了1小时。他前半段的速度是后半段的两倍。他后半段的速度是多少？让我们一步一步思考：…” | 12 |
| 角色扮演/身份设定 (Role-Playing / Persona Adoption) | 指示模型扮演一个特定的角色、专家或具有某种身份（如“你是一位经验丰富的软件工程师”），以影响其回答的语气、风格、知识侧重和视角。 | 需要特定风格的写作；模拟专家咨询；生成特定视角的文本。 | “你是一位资深的旅行作家。为首次访问巴黎的游客写一份为期三天的行程建议。” | 12 |
| 生成知识提示 (Generated Knowledge Prompting) | 第一步让LLM生成关于某个主题的相关事实或背景知识，第二步利用这些生成的知识来回答原始问题。 | 当无法访问外部知识库，但需要模型基于更丰富信息回答时。 | 1. “生成关于光合作用过程的5个关键事实。” 2. “利用以上事实，向小学生解释什么是光合作用。” | 35 |
| 结构化/格式化提示 (Structured/Formatted Prompting) | 使用分隔符、Markdown、XML标签等来清晰地组织提示的不同部分（指令、上下文、示例、问题）。 | 复杂提示；需要清晰区分不同信息类型；自动化或模板化提示。 | “###指令### 总结以下文章。###文章### [文章内容] ###总结要求### 不超过100字，使用要点。” | 14 |
| 输出引导/启动器 (Output Priming / Primers) | 在提示的末尾给出期望输出的开头部分，引导模型按照特定格式或方向继续生成。 | 控制输出格式；引导特定类型的回答。 | “以下是Python中实现快速排序的代码： def quicksort(arr):” | 24 |
| 验证链 (Chain of Verification, CoVe) | 让模型先生成初步回答，然后生成用于事实核查的问题，独立回答这些问题，最后基于核查结果生成最终的、经过验证的回答。 | 减少模型“幻觉”（生成不实信息）。 | 1. 初步回答问题。 2. 生成核查问题。 3. 回答核查问题。 4. 生成最终验证后的回答。 | 35 |
| 情感提示 (Emotional Prompting) | 在提示中加入能激发情感的语句（如“这对我的职业生涯非常重要”），有研究表明这可能提升模型表现，但效果和机制仍在研究中。 | 尝试提升模型在关键任务上的表现。 | “解决这个编程问题。这对我通过考试至关重要！” | 18 |
示例：应用提示技术（以少样本提示为例）
假设任务是提取文本中的公司名称和地点：
- 糟糕的提示（零样本，但任务可能对模型不明确）：“找出下面的公司和地点：‘Acme Corp在纽约开设了新办事处，而Globex在伦敦扩展业务。’”
- 分析：虽然是零样本，但对于某些模型或更复杂的文本，可能无法准确识别哪些是公司，哪些是地点，或者输出格式不统一。
- 中等的提示（零样本，更明确指令）：“从以下文本中提取所有公司名称和它们对应的地点：‘Acme Corp在纽约开设了新办事处，而Globex在伦敦扩展业务。’”
- 分析：指令更清晰，但仍未指定输出格式，模型可能返回列表、句子或其他形式。
- 精彩的提示（少样本）：
从文本中提取公司名称和地点，按以下格式输出：
公司: [公司名称], 地点: [地点]
文本: 'Innovate Inc. 在硅谷发布了新产品，同时 Synergy Ltd. 在东京设立了研发中心。'
输出:
公司: Innovate Inc., 地点: 硅谷
公司: Synergy Ltd., 地点: 东京
文本: 'Acme Corp在纽约开设了新办事处，而Globex在伦敦扩展业务。'
输出:
- 分析：通过提供一个清晰的输入/输出示例（少样本），模型能准确理解任务要求（提取公司和地点）和期望的输出格式。这对于需要精确结构化输出的任务尤其有效。
掌握这些技术，意味着从仅仅“告诉”模型做什么，转向更精细的控制方式，包括“展示”给模型如何做（少样本），或者引导其“内部思考过程”（CoT），甚至设定其“身份”（角色扮演）。这反映了对LLM交互理解的深化，认识到提示是配置模型状态和引导其生成路径的有力工具。
3.3 提示的可移植性：是否需要为不同LLM定制提示？
一个自然的问题是：为一个模型精心设计的提示，在另一个模型上是否同样有效？答案是复杂的。
- 通用原则适用：像清晰性、具体性、提供上下文、结构化等基本原则，以及像少样本学习这样的核心技术，通常对大多数现代LLM都是有益的 14。
- 模型特定优化：然而，要获得最佳性能，往往需要根据目标LLM进行调整 25。原因在于：
- 训练与对齐差异：如第2节所述，模型在训练数据、微调方法和目标上的不同，导致它们对指令的理解和响应方式存在差异 20。一个模型可能需要非常明确的步骤分解，而另一个“推理能力”更强的模型可能只需高层指令 16。
- 语法/格式偏好：某些模型可能有其推荐的或更适应的提示格式（例如，特定的聊天模板、标签使用规范）11。查阅模型提供方的文档通常能找到相关建议。
- 能力边界不同：一个要求进行复杂多步推理的提示，在GPT-4o上可能效果很好，但在一个参数量小得多的模型（如7B模型）上可能完全失败 22。提示的设计需要考虑模型的实际能力。
- 实验至关重要：最终，找到针对特定模型和特定任务最优化的提示，往往是一个迭代实验的过程 12。一个在Claude上表现完美的提示，可能需要为Llama或Gemini做些许修改才能达到同等效果。
示例：说明提示可移植性与模型特定调整
假设任务是生成Python代码，计算斐波那契数列的第n项：
- 糟糕的提示（过于依赖模型，无通用性）：“斐波那契。”
- 分析：过于简单，甚至没有说明要代码。不同模型可能会给出定义、例子或完全不相关的回答。几乎没有可移植性。
- 中等的提示（通用性尚可，但可能非最优）：“写一个Python函数，计算斐波那契数列的第n项。”
- 分析：这是一个清晰的零样本提示，大多数能处理代码的LLM都能理解并生成一个可用的函数（可能是递归或迭代）。在不同模型间具有一定的可移植性，但可能不会生成最高效或符合特定编码风格的代码。
- 精彩的提示（考虑模型特性或进行优化）：
- 针对需要效率的模型/场景：“编写一个高效的Python函数
fib(n)，使用迭代方法计算斐波那契数列的第n项（n>=0）。请包含类型提示和简要的文档字符串说明。” (明确要求迭代，增加类型提示和文档，更专业) - 针对可能需要更明确指导的模型：
- 针对需要效率的模型/场景：“编写一个高效的Python函数
任务：生成Python代码。
函数名：`fibonacci`
输入：整数 `n` (n >= 0)
输出：斐波那契数列的第 `n` 项。
方法：必须使用迭代实现，避免递归以提高效率。
要求：代码需包含类型注解。
示例：`fibonacci(10)` 应返回 `55`。”
(使用结构化格式，明确方法，提供示例)
- 分析：这些提示不仅清晰，而且通过指定实现方法（迭代）、增加类型提示/文档、或使用结构化格式和示例，可以更好地引导模型生成符合特定要求（如效率、代码规范）的代码。虽然核心任务相同，但这些调整可能在某个模型上效果显著优于另一个，或者更能保证跨模型获得期望的高质量输出，体现了模型特定优化的价值。
这就带来了一个实际的权衡：是追求提示的可移植性（一个提示大致适用于多个模型，但可能效果非最优），还是投入精力进行模型特定调优以获得最佳结果？对于需要跨模型部署或希望快速尝试不同模型的用户，通用性强的提示可能更受青睐。而对于追求极致性能、可靠性或针对特定模型进行深度应用开发的场景，定制化提示则更为必要。
4. 开启提示工程之旅：学习路径与实践建议
对于初学者来说，面对提示工程的诸多概念和技巧，可能会感到无从下手。本节提供一个循序渐进的学习路径建议和有效的实践原则。
4.1 初学者入门步骤
- 从简单开始：选择一个易于访问的LLM平台（如ChatGPT、Claude、Gemini的免费版本），从基础的零样本提示入手，尝试完成一些简单的任务，比如文本摘要、简单问答、内容改写等。
- 积极实验与观察：不要满足于第一个结果。对同一个任务，尝试用不同的措辞、增加或减少细节、改变语气来编写提示。仔细观察输出如何随提示的变化而变化 12。更进一步，用完全相同的提示去问不同的模型，亲身体验模型间的差异性 35。
- 聚焦清晰与具体：刻意练习让指令变得毫不含糊 14。学习如何清晰地定义期望的输出格式（如列表、段落）、目标受众（如“向5岁小孩解释”）以及各种约束条件（如字数限制）。
- 逐步引入技巧：当对基础提示感到熟悉后，开始尝试少样本提示 15。提供一两个例子，看看模型是否能更好地理解你的意图。接着可以尝试角色扮演 12，赋予模型一个身份。对于需要步骤的问题，尝试引导模型进行思维链推理 12。使用简单的结构化方法，比如要求用项目符号列表输出 14。
- 分析失败案例：当提示效果不佳时，不要轻易放弃。尝试分析原因：是提示太模糊了吗？是否缺少必要的上下文？任务本身对当前模型来说是否过于复杂？ 15。从失败中学习是进步的关键。
- 学习他人经验：主动查找和学习网络上分享的优秀提示案例，比如在社区、教程或官方文档中找到的例子。
示例：展示学习提示的迭代过程
假设一个初学者想让模型写一首关于“春天”的诗：
- 糟糕的初次尝试（过于简单）：“写首诗。”
- 分析：完全没有主题，模型不知道写什么。这是典型的无效提示。
- 中等的改进（增加了主题）：“写一首关于春天的诗。”
- 分析：明确了主题“春天”。模型可以生成一首相关的诗，但风格、长度、意境都是模型自己决定的，可能不符合用户的期望。
- 精彩的进阶（应用了约束和风格要求）：“请创作一首关于春天的五言绝句。诗中要包含‘花’和‘鸟’的意象，并表达一种生机勃勃、充满希望的感觉。风格要清新明快。”
- 分析：这个提示不仅有主题，还指定了诗歌体裁（五言绝句）、必须包含的意象（花、鸟）、要表达的情感（生机勃勃、希望）和风格（清新明快）。这展示了学习者从简单指令，到逐步增加具体要求和约束，从而更好地控制模型输出的过程。
4.2 有效实践的核心原则
- 迭代优化是常态：很少能一次就写出完美的提示。优秀的提示往往是经过多次尝试、评估模型反馈、然后不断调整优化的结果 12。将提示工程视为一个持续改进的循环过程。
- 保持系统性：在测试提示变体时，尽量一次只改变一个元素（如措辞、增加一个约束、添加一个示例），这样更容易判断哪个改动带来了效果。
- 理解模型局限性：必须认识到LLM并非全知全能。它们可能产生“幻觉”，即编造看似合理但不符合事实的信息 10。它们有知识截止日期，对之后发生的事情可能一无所知 10。不要将LLM的输出视为绝对真理，对关键信息务必进行核实 10。同时，也要意识到模型可能继承训练数据中的偏见 13。
- 评估任务适宜性：在投入大量精力进行提示工程前，思考一下任务是否真的适合LLM。过于简单的任务可能用传统编程方法更高效；而极其复杂、需要深度创造力或严格逻辑验证的任务，可能超出了当前LLM的能力范围 19。
- 记录与整理：对于重要的或需要重复使用的任务，建议记录下尝试过的提示及其效果。这有助于积累经验，形成自己的提示库。
学习提示工程，本质上是一个经验驱动、动手实践的过程，更像是在学习一门手艺，而非掌握一套严格的科学理论。虽然存在指导原则和有效技巧，但真正的熟练来自于大量的练习、实验，以及对不同模型和任务“脾性”的适应。在这个过程中，发展诊断和解决问题的能力至关重要：当提示失败时，能够基于对LLM工作原理的理解（如模糊性、上下文缺失、任务复杂度过高），推测失败的原因，并选择合适的改进策略（如增加上下文、使用少样本示例、分解任务），这种分析和调整的能力是超越简单试错、实现高效提示工程的关键。
4.3 学习资源与社群推荐
- 官方文档与指南：LLM开发者（如OpenAI, Anthropic, Google, Meta）通常会提供官方的提示指南、最佳实践和API文档 16。Hugging Face等平台也有相关教程 11。
- 在线课程与教程：Coursera, DeepLearning.AI 34, Udemy等在线教育平台，以及许多技术博客和网站，都提供了专门关于提示工程的课程或系列文章。
- 专业博客与资讯：关注AI研究机构、从业者撰写的博客（如同本报告参考的许多来源），以及关注AI动态的科技媒体。
- 在线社群：参与Reddit的相关板块（如r/LocalLLaMA, r/ChatGPT, r/MachineLearning 25）、Discord服务器、以及模型提供方的官方论坛（如OpenAI Community 33）。在这些社群中提问、分享经验、向他人学习是非常有效的方式。
- 研究论文：对于希望深入理解背后原理和前沿技术的学习者，可以查阅arXiv等预印本网站上关于提示工程技术的研究论文 9。
5. 提示演变史与未来展望
提示工程作为一个新兴领域，在过去一两年内经历了快速的发展，并且其未来形态也引发了诸多讨论。
5.1 近期提示工程的演进（过去1-2年）
随着LLM能力的飞速提升，用户与模型交互的方式也变得更加复杂和精细化。
- 从简单指令到复杂策略：早期与LLM的交互可能更多是简单的零样本指令。随着用户对模型潜力认识的加深，以及对更高质量、更可控输出的需求增长，各种更复杂的提示策略应运而生并得到普及 12。
- 少样本与思维链的兴起：少样本学习和思维链（CoT）提示被证明是显著提升模型在特定任务（尤其是需要精确格式或复杂推理的任务）上表现的有效手段，因此得到了广泛应用 12。
- 结构化与格式化的普及：为了提高提示的清晰度、可维护性和对模型输出的控制力，使用Markdown、分隔符甚至类XML标签来结构化提示的做法越来越普遍 14。
- 元提示技术出现：出现了一些让LLM参与优化自身输出过程的技术，如生成知识提示（让模型先生成背景知识再回答）35和验证链（让模型自我核查）35。
- 提示框架与工具的发展：为了更系统地管理、测试、部署和优化提示，出现了一些专门的库（如LangChain）和平台，支持更复杂的提示链、模板化和自动化流程（虽然未直接引用，但结构化提示的趋势暗示了对这类工具的需求 16）。
- 任务分解受重视：将复杂问题分解为一系列更小、更易于管理的步骤，并通过提示引导模型逐步完成，成为处理复杂任务的常用方法 12。
示例：展示提示演变（以总结文章为例）
- 糟糕的早期提示（过于简单）：“总结这篇文章：[文章粘贴在此]”
- 分析：非常基础的零样本提示。模型会进行总结，但长度、要点数量、风格都不可控。
- 中等的当前提示（增加约束）：“将下面的文章总结成大约100字：[文章粘贴在此]”
- 分析：增加了长度约束，输出更可预测。但仍未指定格式或侧重点。
- 精彩的现代提示（结构化、多约束、可能结合CoT思想）：
### 指令 ###
请仔细阅读以下文章，并生成一份简洁的摘要。
### 文章 ###
[在此处粘贴长篇文章内容...]
### 摘要要求 ###
1. **核心思想**：首先，用一句话概括文章最核心的论点或发现。
2. **关键要点**：然后，列出3-5个支撑核心思想的关键论据或信息点，使用项目符号。
3. **结论**：最后，简述文章的主要结论或建议（如果有的话）。
4. **长度**：总摘要长度控制在150字以内。
5. **语气**：保持中立、客观的语气。
请一步一步思考，确保摘要准确反映文章内容并满足以上所有要求。
- 分析：这个提示体现了现代提示工程的特点：结构化（使用
###分隔符）、明确的任务分解（核心思想、要点、结论）、多重约束（长度、语气、格式），甚至隐式地鼓励模型按步骤思考（类似CoT）。这比简单的指令更能确保生成高质量、符合特定需求的摘要。
这种快速演进是由一个正反馈循环驱动的：模型能力的每一次提升都为用户和研究者提供了新的探索空间，他们通过创造性的实验发现更有效的交互方式（新的提示技术），这些方式随后被社群采纳和传播，进一步推动了对模型能力的应用和挖掘，也对下一代模型的设计提出了新的要求。
5.2 未来展望：提示会更简单还是更复杂？
关于提示的未来形态，存在几种不同的可能性，很可能并非单一趋势，而是多元发展。
- 趋向更简单、更自然的交互？
- 模型理解能力提升：未来的LLM可能会拥有更强的自然语言理解能力，能够更好地推断用户意图，甚至主动提出澄清性问题。这可能使得对于许多常见任务，用户不再需要编写极其详尽、刻意设计的提示 10。模型可能内化了类似CoT的推理过程，无需显式触发。
- 更智能的用户界面：超越纯文本框的交互界面可能出现，允许用户通过图形化方式、选项设置等更直观地设定约束、提供上下文或选择输出风格。
- 趋向更复杂、更精密的控制？
- 追求更高质量与可靠性：随着LLM被应用于更关键、更复杂的场景（如科学研究、代码生成、法律文档），用户可能需要更精密的工具来控制模型的行为，确保输出的准确性、一致性、安全性，并满足特定的规范要求。这可能需要更复杂、结构化的提示，甚至接近于一种“提示编程”。
- 利用新增能力：随着模型能力的持续扩展（如更强的多模态能力、更长的上下文、更复杂的推理），用户会发展出新的、更高级的提示技术来充分利用这些新能力。交互的前沿将不断推进。
- 可能的分化发展：未来的交互模式很可能会出现分化。对于普通用户和日常任务，交互可能变得更加简单、自然、对话化，LLM扮演更主动的助手角色。而对于专家用户、开发者或需要高度控制的专业应用，交互方式可能变得更加复杂、结构化、甚至程序化，提示可能演变成一种更强大的“交互规范”或API调用。这种分化类似于其他复杂软件系统的发展历程，既有面向大众的简洁界面，也有面向专业人士的高级脚本或API接口。
示例：畅想未来提示形态（以安排会议为例）
- 糟糕的当前提示（依赖用户手动整合信息）：“帮我跟李华和王明安排一个下周关于项目A的会议。” (用户需要自己查找日历、协调时间、发送邀请)
- 中等的当前提示（利用现有工具，但仍需明确指令）：“查看我和李华、王明下周的日历，找一个我们都有空的1小时时间段，安排一个关于项目A进展的会议。会议主题是‘项目A周会’，地点是线上会议室。找到时间后告诉我。” (需要LLM接入日历工具，指令较明确)
- 精彩的未来提示（更自然，模型更主动）：
- 可能趋向简单自然：用户：“嘿，下周找个时间跟李华和王明碰一下项目A的事。” 模型（主动提问并执行）：“好的，看了下你们的日历，下周二下午2-3点似乎都可以。需要我直接预定并发送会议邀请吗？会议主题就用‘项目A碰头会’可以吗？”
- 可能趋向精密控制（用于自动化流程）：
action: schedule_meeting
participants: [user, '[email protected]', '[email protected]']
topic: 'Project A Sync'
duration: 60 # minutes
time_constraints:
- week: next
- day_preference:
- time_window:
location: 'Online Meeting Room'
options:
send_invitation: true
add_agenda:
(使用类似配置文件的结构化语言精确控制会议安排的各个方面)
- 分析：未来可能同时存在这两种趋势。对于日常用户，交互会更像自然对话，模型承担更多理解和主动执行的工作。而对于需要自动化、集成到复杂系统中的场景，可能会出现更结构化、类似编程的“提示语言”或配置方式，以实现精确控制和可靠性。
因此，未来的提示工程不太可能完全走向简单或复杂的一端，而是会根据用户类型、任务需求和模型能力的发展，呈现出更加多样化的交互形态。
6. 完整提示示例对比
为了更直观地展示不同质量提示的效果差异，以下提供三个任务场景下的糟糕、中等和精彩提示示例。
示例一：生成产品描述
- 糟糕的提示：“写个产品描述。”
- 问题：完全没有说明是什么产品，目标受众是谁，描述的重点和风格是什么。
- 中等的提示：“为我们新推出的智能手表写一段产品描述。”
- 问题：指明了产品，但缺少关键特性、目标用户、期望语气和长度等信息。
- 精彩的提示：
请为我们即将上市的 "Xplorer V Pro" 智能手表撰写一段吸引人的产品描述，目标受众是热爱户外运动和科技的年轻人。
**关键特性需突出：**
1. 超长续航（GPS模式下可持续20小时）
2. 军规级耐用性（防水、防尘、防震）
3. 高精度GPS和多种运动模式（跑步、登山、游泳等）
4. 健康监测功能（心率、血氧、睡眠）
5. 时尚轻巧的设计
**要求：**
- 语气：充满活力、科技感、强调冒险精神。
- 长度：约150-200字。
- 风格：突出优势，激发购买欲。
- 结尾：包含行动号召语（例如，“立即预定，开启你的探索之旅！”）。
- 优势：明确了产品名称、目标受众、关键卖点、语气、长度、风格和结尾要求，能引导模型生成高度相关的、有说服力的营销文案。
示例二：解释一个科学概念
- 糟糕的提示：“解释黑洞。”
- 问题：过于宽泛，没有说明解释的深度和目标听众。
- 中等的提示：“用简单的语言解释什么是黑洞。”
- 问题：要求“简单语言”，但“简单”的定义因人而异，未指定听众。
- 精彩的提示：
请扮演一位天体物理学家，向一群对科学充满好奇但没有专业背景的初中生（约13-15岁）解释“黑洞”是什么。
**解释内容应包括：**
1. 黑洞是如何形成的？（简要说明大质量恒星坍缩）
2. 黑洞的主要特征是什么？（强大的引力、事件视界）
3. 为什么我们看不见黑洞？
4. 用一个生动形象的比喻来帮助理解黑洞的引力。
**要求：**
- 语言：通俗易懂，避免使用过于专业的术语。如果必须使用，请简单解释。
- 语气：生动有趣，能激发学生的好奇心。
- 长度：约300-400字。
- 结构：逻辑清晰，分点说明。
- 优势：设定了角色（专家）、明确了目标受众（初中生）及其知识背景，规定了必须包含的内容要点和解释方式（比喻），并对语言、语气、长度和结构提出了具体要求。这能确保解释既准确又易于理解。
示例三：比较两个选项
- 糟糕的提示：“比较A和B。”
- 问题：没有说明A和B是什么，也没有说明比较的维度或目的。
- 中等的提示：“比较电动汽车和燃油汽车的优缺点。”
- 问题：明确了比较对象和方向（优缺点），但未指定比较的侧重点或背景（例如，是为购车决策服务？还是为环保报告？）。
- 精彩的提示：
我正在考虑购买一辆新车，用于日常城市通勤（每天约30公里）和偶尔的周末短途旅行（单程不超过200公里）。请帮我比较一下购买和使用电动汽车（EV）与传统燃油汽车（ICE）的主要优缺点。
**比较维度应侧重于：**
1. **购车成本**：初始购买价格、可能的补贴。
2. **使用成本**：燃料/电费、保养费用、保险。
3. **驾驶体验**：加速、噪音、操控感。
4. **便利性**：加油/充电的方便程度、续航里程焦虑。
5. **环境影响**：尾气排放、碳足迹。
6. **长期价值**：保值率。
**要求：**
- 呈现方式：使用表格或清晰的对比列表。
- 观点：保持客观中立，列出双方的利弊。
- 结论：根据我的使用场景（城市通勤为主，偶尔短途），简要总结哪种选择可能更适合我。
- 优势：提供了明确的个人背景和使用场景（上下文），指定了详细的比较维度，要求了输出格式（表格/列表），强调了客观性，并要求基于用户场景给出建议性结论。这使得比较结果非常具有针对性和实用价值。
结论
大型语言模型的提示（Prompt）之所以重要且有时显得复杂，根源在于其工作机制：提示是设定初始上下文、引导模型注意力、约束其概率性生成过程的关键输入。一个精心设计的提示能够显著提高输出的相关性、准确性和可控性。
相同的提示在不同LLM上产生不同结果，是由于模型间在架构、训练数据、规模、微调策略、上下文窗口、特定优化以及内在随机性（如采样策略和温度设置）等多方面存在差异。
虽然不存在严格的“提示语法”，但一系列关于清晰性、具体性、上下文、结构化和约束条件的最佳实践已经形成，构成了有效提示的基础。掌握零样本、少样本、思维链、角色扮演、结构化格式等提示工程技术，能极大提升与LLM交互的效率和效果。
学习提示工程是一个实践性、迭代性很强的过程，需要通过积极实验、分析反馈、理解模型局限性来不断提升。利用好官方文档、在线课程、社群资源等，可以加速学习进程。
过去几年，提示工程经历了从简单指令到复杂策略、从纯文本到结构化格式的快速演变。未来，提示的形态可能会进一步分化：一方面，随着模型智能的提升，日常交互可能变得更简单自然；另一方面，对于专业应用和复杂任务，可能需要更精密、更结构化的交互方式。
总而言之，提示工程是有效利用LLM强大能力的核心技能。虽然其深度和复杂性仍在不断发展，但掌握其基本原理和常用技巧，并通过持续实践和学习，用户完全可以驾驭这一工具，开启与人工智能协作的新篇章。它不仅仅是一项技术操作，更代表了一种新兴的人机交互范式和沟通艺术。