Langchain作为Prompt Learning的重要支撑工具，对于目前的各种Prompt方法都有较好的支持，以下文章的主要贡献在于系统性地调查和总结了当前在大语言模型（LLM）中使用的Prompt工程方法，尤其是针对不同NLP任务的应用。
Vatsal, S., & Dubey, H. (2024.07). A Survey of Prompt Engineering Methods in Large Language Models for Different NLP Tasks (arXiv:2407.12994). arXiv. arxiv.org/abs/2407.12…
1. 文章的贡献
具体来说，文章的贡献可以总结为以下几点：
- 分类和概述：文章将Prompt工程方法根据不同的任务（如文本生成、分类、翻译等）进行分类，并提供了每种方法的详细说明。
- 方法综述：对Prompt工程的各种技术方法进行了全面回顾，包括手工设计的Prompt、自动化Prompt生成、以及Prompt优化等。
- 应用与挑战：讨论了在实际应用中，Prompt技术如何克服一些传统方法的局限性，并总结了目前Prompt工程面临的主要挑战，如跨领域适应性差、训练效率低等问题。
- 研究趋势与展望：指出了Prompt工程在未来的研究方向，包括Prompt的个性化定制、结合外部知识源、以及跨语言和跨任务的Prompt设计等。
NLP任务分类：
关键数据集
PopQA、Wikidata、Wiki-Catogory List、MedMCQA、MedA、MMLU Physics、MMLU Biology、USMLE Sample Exam、USMLE Self Assessments、AI 2 Reasoning Challenge、PubMedQA、MMLU等
Prompt方法
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Manual Prompt Design: 手动设计Prompt，依赖人工选择输入格式和示例，以引导语言模型生成期望的输出。
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Zero-shot Prompting: 在没有提供任何训练样本的情况下，仅通过描述任务来提示模型，模型根据任务描述直接生成输出。
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One-shot Prompting: 提供一个单一示例来指导模型生成输出，以帮助模型理解任务或问题的格式。
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Few-shot Prompting : 提供多个（通常是几个）示例，帮助模型更好地理解任务和模式，从而生成更准确的输出。是一个很常用的方法。
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Prompt Tuning: 在Prompt设计中加入可学习的参数，进行Prompt的微调，以优化模型在特定任务上的表现。
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Meta-Prompting: 使用“元Prompt”来生成有效的任务Prompt，通过自适应生成有用的Prompt格式来提升任务性能。
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Prompt Engineering with Demonstrations: 提供展示性的例子，通过具体的任务示范来帮助模型理解并执行特定的任务。也是一个很常用的方法。
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Reinforcement Learning-based Prompting: 使用强化学习算法来优化Prompt，通过与环境互动来动态调整Prompt内容，从而提高模型的任务适应性和输出质量。
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Task-specific Prompting: 针对特定NLP任务（如分类、生成、翻译等）定制的Prompt设计方法，以适应任务的特点和需求。
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Instruction-based Prompting: 基于指令的Prompt方法，通过明确的任务指令或命令来引导模型执行任务，常用于生成任务。
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Prompt Augmentation: 在原始Prompt基础上，通过数据增强技术（如同义词替换、翻译等）扩展Prompt的多样性，以提高模型的鲁棒性。
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Chain-of-thought Prompting: 通过引导模型一步步推理的方式，使模型在解决复杂问题时能够表现出更强的推理能力和逻辑思维能力。
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Self-Consistent Prompting: 通过多次生成不同的候选答案，并通过一致性验证选出最可信的答案，从而提高结果的准确性。
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Data-driven Prompting: 使用任务相关的数据自动生成Prompt，或利用数据挖掘方法来识别高效的Prompt格式和策略。
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Contextual Prompting: 根据输入文本的上下文动态调整Prompt，确保Prompt的设计与当前任务和输入内容密切相关。
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Hybrid Prompting: 结合多个Prompt方法（如手工设计与自动化生成）来提升模型的性能，充分利用不同方法的优势。
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External Knowledge Augmented Prompting: 在Prompt中加入外部知识源（如数据库、文档、API等）来扩展模型的上下文和背景信息，从而提升生成的质量。
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Multimodal Prompting: 用于处理多模态任务的Prompt方法，结合文本、图像、音频等多种信息源来优化模型的输出。
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Adaptive Prompting: 使Prompt能够根据模型的响应进行调整，从而实现自适应的优化和改进。
2. LLM Prompt技术的介绍
在文章中，LLM Prompt技术被介绍为一种通过设计输入文本来激发大语言模型生成特定输出的方式。与传统的机器学习方法（如微调）不同，Prompt工程不需要修改模型的参数，而是通过构造特定格式的输入来引导模型的行为。主要介绍的内容包括：
- Prompt的设计：介绍了不同类型的Prompt设计方法，如Zero-shot（无需示例）、One-shot（一个示例）和Few-shot（多个示例）Prompt设计。
- Prompt的优化：通过自动化技术（如强化学习、梯度优化等）调整Prompt的内容，以提高模型的性能。
- Prompt的可解释性：分析了Prompt如何影响模型的输出，以及如何通过调试和分析来理解模型的决策过程。
3. Prompt对比Finetune的优势
Prompt工程与传统的微调方法相比，具有多个显著优势：
- 灵活性：Prompt可以轻松地根据不同的任务和场景进行调整，而不需要重新训练模型。用户只需改变输入Prompt的格式或内容，就可以使模型适应新的任务。
- 效率：Prompt工程可以显著减少计算资源的消耗，因为它不需要对模型进行全面的微调或重新训练。这使得Prompt方法在资源有限的情况下尤其有优势。
- 快速适应：通过简单地修改Prompt，模型可以迅速适应新的任务或数据集，而不必花费大量时间进行微调。
- 避免过拟合：由于没有参数更新，Prompt方法避免了在少量数据下微调时可能出现的过拟合问题。
然而，Prompt方法也有其局限性，尤其是在处理高度复杂或专用任务时，可能需要更多的技巧来设计有效的Prompt。
4. Prompt与Langchain的结合
Langchain专门用于简化和扩展与大语言模型（LLM）交互的流程，它提供了一些强大的工具来管理和优化Prompt的使用。Langchain可以与Prompt工程紧密结合，通过以下方式增强Prompt的能力：
- 多阶段Prompt：Langchain允许将多个Prompt组合成一个复杂的工作流，每个阶段生成不同的输出，并且可以将前一阶段的结果作为后续阶段的输入，从而形成一个动态的Prompt系统。
- Prompt优化：Langchain支持自动化的Prompt优化，用户可以通过Langchain框架来实施自动调整和优化Prompt的设计，从而提高任务性能。
- 集成外部资源：Langchain支持将外部知识库或API与Prompt结合使用，提供更丰富的背景信息或上下文，从而使模型生成更准确的回答。
- 增强模型能力：通过Langchain，用户可以设计更复杂的任务逻辑，利用大语言模型进行推理、检索和生成，形成端到端的工作流，这对于很多实际应用场景非常有用。
Langchain的设计使得Prompt工程能够更加灵活和高效，同时使得大语言模型的应用更加便捷和强大。
