如何构建鲁棒高性能 Prompt 的方法？

你好，我是三桥君

在当今时代，利用大型语言模型如ChatGPT进行文本生成和交互已成为一种趋势。然而，要充分发挥这些模型的能力，尤其是在生产环境中，我们需要精心设计和优化我们的提示词（prompt）。优化提示词的过程，可以类比为编程中的调试（debug）过程，但又有其特殊性和挑战，体现在哪些方面呢？

首先，定位问题在提示词优化中尤为困难。在编程中，代码出错时，通常会有错误信息和建议，帮助我们定位问题。但在提示词优化中，如果生成的结果不理想，我们通常得不到任何直接的反馈或建议。尽管OpenAI正在研究解决这个问题，但现阶段我们仍然主要依赖人工分析和经验来定位问题。

其次，提示词的表现鲁棒性不足，结果随机性强。有时候，我们精心调整的提示词在测试时表现良好，但在实际应用中却可能出现性能不稳定的情况。这种随机性可以通过调整OpenAI的温度参数（temperature）或使用更强大的模型（如从GPT3.5升级到GPT4）来缓解，但这些都是治标不治本的方法。因为大模型的能力调用本质上是一个不确定的过程，有时候问题的解决可能只是因为我们运气好，而不是真正的问题被解决了。

尽管三桥君在尝试解决这些问题上并不完全OK，但还是想分享一些心得和建议，希望能对你在设计生产级聊天机器人等应用时遇到的问题有所帮助。那么，如何构建鲁棒高性能Prompt的方法呢？

首先，我们要认识到，这些问题是大模型在其能力边界之外的问题，根本解决之道还是依赖于大模型底层能力的提升。

其次，我们可以像在LeetCode（在线编程平台）上构建测试用例一样，为我们的提示词构建一系列测试用例。这些测试用例应该包括理想情况、非理想情况、极端情况以及攻击用例等。

再次，我们应该结构化地编写提示词，使得提示词的各部分功能清晰独立。这样，当某个测试用例表现不佳时，我们可以针对性地在相应的功能区进行调整。

最后，进行多轮鲁棒性测试。因为在大型语言模型如ChatGPT的应用中，提示词（prompt）的鲁棒性指的是提示词在面对不同的输入、上下文或用户意图时，仍能生成高质量、符合预期的输出的能力。鲁棒性不足意味着提示词可能会因为一些微小的变化而导致生成结果的质量大幅下降，这在生产环境中是不可接受的。所以在生产级应用中，我们需要确保提示词的性能稳定性。因此，我们可以对同一提示词进行多次运行，观察其性能表现的稳定性。

总的来说，虽然提示词优化过程具有挑战性，但通过上述方法，我们可以提高提示词的性能和稳定性，从而更好地利用大型语言模型的能力。