Prompt
Engineering

Prompt Engineering

by watermelon

who am i?

西瓜

建電副社 + 學術(快沒幹了)
揪寒訓(辦完了)
APCS 忘記帶身分證的傻逼
I 人不敢跟你打招呼一定是因為我社恐
什麼都學啥都學不好
夜貓子
:suicide:
貓戰 / LOL / tetr.io 玩家

推個研究大攝影

Self_intro

root@watermelon
---------------
Name:watermelon_chou
Age:17
Class:221
Location:Banqiao
Interest:Self-study
Skill:nothing
CPU:Bad
GPU:Very Bad
Memory:Low

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intro

{LLM}

Large language model (大型語言模型)
基於大量資料進行深度學習訓練而成
能針對問題，預測最可能出現的下一個詞彙
Prompt：用戶輸入給 AI 的指令或問題
優點：
- 調整彈性大可以透過不同內容的學習應付各種場景
缺點：
- 會出現「幻覺」：似是而非、誤導性的資訊
- 訓練過程無數學規則或運算順序
  - 推理邏輯能力較差：理科相對爛

{LLM}

Large language model (大型語言模型)
功用：
生成文字
- 翻譯語言
- 撰寫不同創意內容
- 用接近人類口吻回答問題
實例：
- Chatgpt (OpenAI)
- Gemini (Google)
- Grok (X)

What is
Prompt Engineering?

{提示工程}

提示工程（Prompt Engineering）
透過優化 Prompt 來指導模型獲得更好的結果。
更有效地把語言模型用於各種應用場景。

來源：https://cobusgreyling.medium.com/eight-prompt-engineering-implementations-fc361fdc87b

{工具介紹}

Google AI Studio
免費的LLM Playground (一種AI測試/實驗平台)
網址(登入Google帳號就好)
登進來應該長成這樣對吧

OpenAI的要叫你填付款方式

{工具介紹}

功能切換

{工具介紹}

參數/功能調整

{工具介紹}

測試區域

比較功能

系統指令

{參數設定}

parameters

{參數設定}

調整大模型輸出參數對輸出結果有明顯的影響
常見參數介紹
- Temperature
- Top_P：
  - 控制模型回傳結果的確定性
  - 參數調低：獲得更準確確定
  - 調高增加回復的多樣性
  - 與字詞的變化性較有關
  - 原理：僅考慮token機率排序累計 < p 的 token
    - token (LLM中最小文字單位)
- Max Length

temperature:0

temperature:2

temperature:0

temperature:2

內容變化大很多

{top_p 舉個栗子}

token

機率

累計機率

狗勾	貓貓	無尾熊	西瓜	張作霖
0.6	0.2	0.1	0.09	0.01
0.6	0.8	0.9	0.099	0.001

Q：給我一個動物（top_p =0.6)

可能回答：{ 狗 }

{top_p 舉個栗子}

token

機率

累計機率

狗勾	貓貓	無尾熊	西瓜	張作霖
0.6	0.2	0.1	0.09	0.01
0.6	0.8	0.9	0.099	0.001

Q：給我一個動物（top_p =0.7)

可能回答：{ 狗 }

{top_p 舉個栗子}

token

機率

累計機率

狗勾	貓貓	無尾熊	西瓜	張作霖
0.6	0.2	0.1	0.09	0.01
0.6	0.8	0.9	0.099	0.001

Q：給我一個動物（top_p =0.8)

可能回答：{ 狗、貓 }

{top_p 舉個栗子}

token

機率

累計機率

狗勾	貓貓	無尾熊	西瓜	張作霖
0.6	0.2	0.1	0.09	0.01
0.6	0.8	0.9	0.099	0.001

Q：給我一個動物（top_p =0.99)

可能回答：{ 狗、貓、西瓜 }

{top_p 舉個栗子}

token

機率

累計機率

狗勾	貓貓	無尾熊	西瓜	張作霖
0.6	0.2	0.1	0.09	0.01
0.6	0.8	0.9	0.099	0.001

Q：給我一個動物（top_p =1)

可能回答：{ 狗、貓、西瓜、張作霖 }

top_p:0

top_p:0.95

內容變化大很多

Run 1

top_p:0

top_p:0.95

內容變化大很多

Run 2

top_p:0

top_p:0.95

內容變化小

Run 3

{比較}

Temperature	top_p
	ssss
改變整體機率分佈鋒利度	著重『選擇高機率詞』
越低越保守，越高越隨機	低只選熱門詞，越高越開放
創造力或保守程度	排除太冷門的詞

控制隨機/多樣性

{參數設定}

調整大模型輸出參數對輸出結果有明顯的影響
常見參數介紹
- Temperature
- Top_P
- Max Length：
  - 控制生成的token數
  - 防止內容太長產生廢話 / 影響輸出控制
  - 太短可能會直接把內容斬掉

{系統指令}

system instruction

{系統指令}

在讀使用者輸入的prompt之前先讀到的指示
讓模型知道你想要的回復方式
- 風格 / 口吻
- 一些已知條件
- 輸出格式
- 等等等

左鍵他

你想打啥就打啥吧

左鍵他

{系統指令}

左鍵他

效果拔群

{系統指令}

一些系統指令的技巧
- 建立人設
  - 設定成某方面的專家可在特定領域給出更詳細答案
  - 設定定成國小老師等會給出更淺顯易懂的答案
  - ~~假裝成過世的阿嬤讀Windows序號哄你睡覺~~
  - Ex:你現在是精通AI深度學習的工程師......
- 明確的指示
- 用對話式 / 冒號引導
- 背景資訊

{系統指令}

一些系統指令的技巧
- 蛤？？

喔現在不行了
太難過了吧

{系統指令}

一些系統指令的技巧
- 建立人設
- 明確的指示
  - 將一些多少大概換成一個具體的數字 / 區間
    - ~~Ex:用幾句話簡單解釋卡爾文循環，別講太難~~
    - Ex:用5-6句話向國中生解釋卡爾文循環的概念
  - 講『要做什麼』代替『不要做什麼』
    - Ex:不要問使用者幾歲 => 直接提供適齡建議內容
    - Ex:不要生成太難的句子 => 生成簡單易懂的句子
- 用對話式 / 冒號引導
- 背景資訊

{系統指令}

一些系統指令的技巧
- 建立人設
- 明確的指示
- 用對話式 / 冒號引導
  - LLM擅長的是把句子/對話接下去
    - "Q：問句 A："可以讓LLM更容易跟著內容接下去
  - 對話舉例
    - 可以讓LLM學習講話口吻人設
    - 簡單的輸出控制
- 背景資訊
- 輸出控制

不是數學講義

{舉個栗子}

# ststem instruction
你是一位語氣親切熱心的咖啡師。會在使用者提問的時候推薦並介紹咖啡
Q: 請推薦一杯適合早上提神的咖啡。
A: 當然可以！如果你早上需要快速清醒，我推薦濃縮咖啡（Espresso）
，它香氣濃郁、咖啡因含量高，非常適合早晨提神！

# prompt
Q: 我想要喝一杯比較甜的咖啡
A:

{系統指令}

一些系統指令的技巧
- 建立人設
- 明確的指示
- 用對話式 / 冒號引導
- 背景資訊
  - 就讓LLM多知道一些事情
  - 直接舉例啦：
    - 你是一位線上客服，處理顧客的訂單查詢與退貨問題。公司政策是顧客在7天內可無條件退貨，但不包含運費。請使用親切的語氣與顧客互動。
- 輸出控制

{系統指令}

一些系統指令的技巧
- 建立人設
- 明確的指示
- 用對話式 / 冒號引導
- 背景資訊
- 輸出控制
  - 可以控制LLM輸出成指定檔案格式或者呈現方式
    - 常用檔案格式
      - 輸出成json / markdown
      - 方便做成API或者讓其他程式讀取
    - 呈現方式：段落 / 要點 / 表格

prompt技巧

統整

summary

{統整}

前面提到的技巧都適用於一般問答的prompt
指令：想要模型執行的任務
上下文：外部訊息（ex:對話範例背景資訊）
輸入：就使用者輸入
輸出提示：前面提到的輸出控制

{reference}

https://medium.com/@babyodawithlightsaber/llm-%E5%A4%A7%E8%AA%9E%E8%A8%80%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E6%A6%82%E8%A6%81-7b77add39372
https://solwen.ai/posts/what-is-large-language-model
https://aws.amazon.com/tw/what-is/large-language-model/
https://www.promptingguide.ai/zh/introduction/elements
https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/learn/prompts/system-instruction-introduction?hl=zh-tw#context

https://aistudio.google.com/
https://medium.com/seaniap/%E4%B8%80%E5%80%8B%E5%AD%97%E7%AD%89%E6%96%BC%E4%B8%80%E5%80%8Btoken%E5%97%8E-2d35c46dcb4c
https://www.koc.com.tw/archives/496934

Prompt Engineering

who am i?

西瓜

Self_intro

intro

{​LLM}

Large language model (大型語言模型)

{​LLM}

Large language model (大型語言模型)

What is Prompt Engineering?

{​提示工程}

提示工程（Prompt Engineering）

{​工具介紹}

Google AI Studio

{​工具介紹}

{​工具介紹}

{​工具介紹}

{參數設定}

{​參數設定}

調整大模型輸出參數對輸出結果有明顯的影響

{​top_p 舉個栗子}

Q：給我一個動物 （top_p =0.6)

可能回答：{ 狗 }

{​top_p 舉個栗子}

Q：給我一個動物 （top_p =0.7)

可能回答：{ 狗 }

{​top_p 舉個栗子}

Q：給我一個動物 （top_p =0.8)

可能回答：{ 狗、貓 }

{​top_p 舉個栗子}

Q：給我一個動物 （top_p =0.99)

可能回答：{ 狗、貓、西瓜 }

{​top_p 舉個栗子}

Q：給我一個動物 （top_p =1)

可能回答：{ 狗、貓、西瓜、張作霖 }

{​比較}

{​參數設定}

調整大模型輸出參數對輸出結果有明顯的影響

{系統指令}

{​系統指令}

在讀使用者輸入的prompt之前先讀到的指示

{​系統指令}

{​系統指令}

一些系統指令的技巧

{​系統指令}

一些系統指令的技巧

{​系統指令}

一些系統指令的技巧

{​系統指令}

一些系統指令的技巧

{​舉個栗子}

{​系統指令}

一些系統指令的技巧

{​系統指令}

一些系統指令的技巧

prompt技巧

統整

{​統整}

前面提到的技巧都適用於一般問答的prompt

{reference}

Thanks for listening

Prompt
Engineering

{LLM}

{LLM}

What is
Prompt Engineering?

{提示工程}

{工具介紹}

{工具介紹}

{工具介紹}

{工具介紹}

{參數設定}

{top_p 舉個栗子}

Q：給我一個動物（top_p =0.6)

{top_p 舉個栗子}

Q：給我一個動物（top_p =0.7)

{top_p 舉個栗子}

Q：給我一個動物（top_p =0.8)

{top_p 舉個栗子}

Q：給我一個動物（top_p =0.99)

{top_p 舉個栗子}

Q：給我一個動物（top_p =1)

{比較}

{參數設定}

{系統指令}

{系統指令}

{系統指令}

{系統指令}

{系統指令}

{系統指令}

{舉個栗子}

{系統指令}

{系統指令}

{統整}