元提示

引言

元提示是一种高级的提示技术，侧重于任务和问题的结构和句法方面，而非具体的内容细节。元提示的目标是构建一种更抽象、更有结构的方式来与大型语言模型 (LLM) 交互，强调信息的格式和模式，而非传统的内容中心方法。

主要特点

根据 Zhang 等人 (2024) (在新标签页中打开) 的研究，元提示的主要特点可总结如下：

1. 结构导向：优先考虑问题和解决方案的格式和模式，而非具体内容。

2. 句法侧重：使用句法作为期望响应或解决方案的指导模板。

3. 抽象示例：使用抽象示例作为框架，说明问题和解决方案的结构，而不侧重于具体细节。

4. 通用性强：适用于各种领域，能够为广泛的问题提供结构化响应。

5. 分类方法：借鉴类型论，强调提示中组件的分类和逻辑排列。

相较于少样本提示的优势

Zhang 等人 (2024) (在新标签页中打开) 的研究报告指出，元提示与少样本提示的区别在于，元提示侧重于更偏向结构的方法，而少样本提示则强调内容驱动的方法。

以下示例摘自 Zhang 等人 (2024) (在新标签页中打开) 的研究，展示了结构化元提示与少样本提示在解决 MATH 基准测试问题上的区别：

元提示相较于少样本提示的优势包括：

1. Token 效率：通过侧重结构而非详细内容，减少所需的 Token 数量。

2. 公平比较：通过最小化具体示例的影响，为比较不同的问题解决模型提供更公平的方法。

3. 零样本效率：可以视为一种零样本提示的形式，其中具体示例的影响被最小化。

应用

通过侧重于问题解决的结构模式，元提示提供了一条清晰的路线图来应对复杂主题，增强了 LLM 在各种领域的推理能力。

值得注意的是，元提示还假设 LLM 对正在处理的特定任务或问题具有内在知识。由于 LLM 可以泛化到未见过的任务，因此它们可能可以通过元提示得到利用，但对于更独特和新颖的任务，性能可能会下降，就像零样本提示一样。

元提示有益的应用包括但不限于复杂推理任务、数学问题解决、编程挑战、理论查询。