一文读懂Llama2提示词结构与编写方法
Llama2Chat提示词结构为[INST]系统提示词与用户消息[ INST]。编写技巧包括：使用明确具体提示词、赋予角色、加入思维链引导逐步推理、采用自我一致性多路径评估、通过检索增强生成连接外部知识、限制无关tokens使回答更聚焦。
Llama 2 Chat 提示词结构深度解析
提示词的结构究竟有多关键？这样说吧，倘若你所用的结构与模型训练时的格式不符，Llama 模型很可能会输出令人费解的结果。因此，先打好基础至关重要。
Llama 2 在聊天模式下，系统提示词与用户提示词的完整结构如下：
[INST] <>
{{ system_prompt }}
< >
{{ user_message }} [/INST]
[INST] <>
You are a helpful, respectful and honest assistant. Always answer as helpfully as possible, while being safe. Your answers should not include any harmful, unethical, racist, sexist, toxic, dangerous, or illegal content. Please ensure that your responses are socially unbiased and positive in nature.
If a question does not make any sense, or is not factually coherent, explain why instead of answering something not correct. If you don't know the answer to a question, please don't share false information.
< >
There's a llama in my garden ? What should I do?
[/INST]
指令覆盖：如何更新系统提示
在对话进行过程中，若需要覆盖先前的指令，可以通过发送一条新的系统提示词来实现，其格式简单直接：<>
{{ your new system_prompt }}
< >
Llama 2 提示词编写实用技巧
Meta 的工程师团队分享了六条行之有效的提示词技巧，熟练掌握这些方法，向 Llama 2 提问时就能获得更符合预期的结果。#1 明确具体的提示词
输入详细而明确的提示词，效果远胜于开放式提问。如何具体操作？关键在于增加细节与设置限制。 **添加具体的细节** 例如，精准说明输出内容的字符上限，或为模型分配一个特定角色，都能显著提升回答质量。你可能觉得“总结这篇文档”已经足够清晰，但模型往往只给出一个泛泛的概要。如果这样写呢： > “我是一名利用大型语言模型进行文档总结的软件工程师。请在250字以内总结以下文本。” 结果会有明显改善。相关参考：OpenAI 提出的六步改善提示以获得更优结果。 **添加限制条件** 为提示词添加一些约束条件，模型就更有可能精准产出你想要的内容。比如要求 Llama 2 仅引用学术论文，或禁止引用2020年之前的资料。 泛泛的提示：`向我解释大型语言模型的最新进展`——这种提问可能让模型引用任何时期的来源，导致信息不够对口。 更优的方式：`向我解释大型语言模型的最新进展。始终注明您的来源。永远不要引用2020年之前的来源。`#2 角色引导提示
为 Llama 2 赋予一个具体角色，能帮助模型更清晰地理解你期望的回答风格。 举个例子：你想了解 PyTorch 的优缺点，并且希望得到偏技术性的回应。泛泛地问“解释使用 PyTorch 的利弊”，得到的答案往往过于笼统。 更好的做法是给模型一个角色：`你的角色是一名机器学习专家，为处理复杂数据集的高级工程师提供高度技术性的建议。请解释使用 PyTorch 的利弊。` 这样一来，模型输出的内容会更具技术深度，包含更多专家级别的细节。#3 思维链提示
在提示词中加入“让我们一步一步思考”之类的短语，可以鼓励 Llama 2 逐步推理，从而提升回答的准确性。这一技巧源自 Google Brain 的论文（CoT 思维链提示）。 例如：`谁活得更久，Elvis Presley 还是 Mozart?` 直接提问，模型可能答错，误以为莫扎特寿命更长。 如果改成：`谁活得更久，Elvis Presley 还是 Mozart? 让我们仔细地一步一步地思考。` 模型更可能给出正确答案——Elvis。#4 自我一致性机制
即使使用了前述技巧，单次生成的结果仍可能出错。此时可以引入“自我一致性”——让系统定期检查自己的输出，进行自我修正与优化。 具体方法是鼓励模型对同一个问题生成多个响应或推理路径，然后评估这些结果，找出最一致或最准确的答案。 例如：`列出并解释西班牙内战的原因。然后，确定哪个原因最重要，并解释为什么。` 模型会生成几个不同的解释或叙述，然后对比这些叙述的一致性和连贯性，最后基于多角度评估得出最核心的原因。它不只是生成信息，还要比较和对比自己的输出，选出证据最充分的答案。#5 检索增强生成
像 Llama 2 这样的大模型，其效果取决于训练数据。若想让模型访问外部知识（比如公司的产品文档），就需要使用检索增强生成（RAG）技术。 Llama 2 本身并不了解你们公司产品与服务的具体信息。通过 RAG，你可以将其连接到外部知识库——例如把所有文档和产品信息存入数据库，每次提问时，模型会先检索数据库找到相关内容，再生成回答。相比微调模型，RAG 的性价比更高，微调不仅成本高昂，还可能损害基础模型的能力。#6 限制无关 tokens
大模型有时会输出一些无关的 tokens，比如“当然！这里有更多关于...的信息”这类套话。减少这种行为能让回答更直接、更聚焦。 要限制额外的 tokens，需要结合前面提到的多种技巧：分配角色、添加规则限制、编写明确的提示词。例如： 泛泛地问`什么是光合作用?`，模型可能返回“这是光合作用的定义”之类的冗余内容。 改进后：`用简单的术语解释光合作用过程，只关注关键步骤和涉及的元素。` 通过组合多种技巧，就能引导模型给出贴合需求的回答，避免跑题或重复啰嗦。
热点追踪提示词
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