目录
1. 方向性刺激提示的核心思想
(1) 传统提示工程的局限性
(2) 方向性刺激的引入
(3) DSP 的解决方案
2. 方向性刺激提示的工作流程
(1) 任务定义
(2) 初始提示
(3) 添加方向性刺激
(4) LLM 生成内容
(5) 评估与优化
3. 方向性刺激的类型
(1) 关键词
(2) 短语
(3) 句子
(4) 问题
(5) 指令
4. 方向性刺激提示的优势
(1) 提高生成内容的质量和相关性
(2) 减少歧义和偏差
(3) 适应复杂任务
(4) 提高可控性
5. 方向性刺激提示的局限性
(1) 刺激设计的挑战
(2) 过度约束
(3) 难以自动化
6. 方向性刺激提示的应用场景
(1) 内容生成
(2) 问答系统
(3) 文本摘要
(4) 代码生成
7. DSP 与其他技术的比较
(1) 与传统提示工程的比较
(2) 与 Few-shot Prompting 的比较
(3) 与 Chain-of-Thought (CoT) 的比较
方向性刺激提示 (Directional Stimulus Prompting, DSP) 是一种通过在提示中添加特定的“方向性刺激”（Directional Stimuli）来引导大语言模型（LLM）生成更符合预期结果的提示工程技术。与传统的提示工程方法不同，DSP 不仅仅依赖于任务描述或少量示例，还通过添加额外的线索（Cues）或约束（Constraints）来更精确地控制 LLM 的生成方向，从而提高生成内容的质量和相关性。
以下是对 DSP 技术的详细解读：
1. 方向性刺激提示的核心思想
(1) 传统提示工程的局限性
- 传统的提示工程通常依赖于任务描述或少量示例（few-shot examples）来引导 LLM 生成内容。
- 这些提示可能不够明确，导致 LLM 生成的内容偏离预期或不够具体。
- 对于复杂的任务，简单的提示可能无法充分捕捉任务的要求。
(2) 方向性刺激的引入
- 方向性刺激是指在提示中添加的额外线索或约束，用于引导 LLM 生成更符合预期的内容。
- 这些刺激可以是：
- 关键词：引导 LLM 关注特定的主题或概念。
- 短语：提供更具体的上下文或方向。
- 句子：明确任务的要求或约束。
- 问题：引导 LLM 以问答的形式生成内容。
- 指令：明确 LLM 的生成格式或风格。
(3) DSP 的解决方案
- DSP 通过在提示中添加方向性刺激，更精确地控制 LLM 的生成方向。
- 这些刺激可以帮助 LLM：
- 更好地理解任务的要求。
- 关注特定的主题或方面。
- 生成更具体、更相关的内容。
- 遵循特定的格式或风格。
2. 方向性刺激提示的工作流程
DSP 的工作流程可以分为以下几个步骤：
(1) 任务定义
- 明确任务的目标和评估指标。
- 例如：
- 任务：生成一篇关于“人工智能在医疗领域的应用”的文章。
- 评估指标：相关性、准确性、流畅性。
(2) 初始提示
- 提供一个初始提示，通常是任务描述。
- 例如：
初始提示：请写一篇关于人工智能在医疗领域的应用的文章。
(3) 添加方向性刺激
- 根据任务需求，在初始提示中添加方向性刺激。
- 例如：
添加方向性刺激后的提示： 请写一篇关于人工智能在医疗领域的应用的文章，重点关注以下几个方面： - 疾病诊断 - 药物研发 - 个性化治疗 请提供具体的案例和数据支持。
(4) LLM 生成内容
- 使用添加了方向性刺激的提示，让 LLM 生成内容。
(5) 评估与优化
- 评估 LLM 生成的内容是否符合预期。
- 如果不符合预期，可以调整方向性刺激，重新生成内容。
- 迭代优化，直到生成的内容满足要求。
3. 方向性刺激的类型
方向性刺激可以有多种类型，常见的包括：
(1) 关键词
- 引导 LLM 关注特定的主题或概念。
- 例如：
提示：请写一篇关于“气候变化”的文章，重点关注“极端天气”、“海平面上升”和“碳排放”。
(2) 短语
- 提供更具体的上下文或方向。
- 例如：
提示：请写一篇关于“人工智能在教育领域的应用”的文章，重点关注“个性化学习”、“智能辅导系统”和“教育资源优化”。
(3) 句子
- 明确任务的要求或约束。
- 例如：
提示：请写一篇关于“未来城市”的文章，文章中需要包含以下内容：智能交通、可持续能源、绿色建筑。
(4) 问题
- 引导 LLM 以问答的形式生成内容。
- 例如：
提示：请回答以下关于“区块链技术”的问题： - 区块链技术的基本原理是什么？ - 区块链技术有哪些应用场景？ - 区块链技术的未来发展趋势是什么？
(5) 指令
- 明确 LLM 的生成格式或风格。
- 例如：
提示：请用简洁明了的语言写一篇关于“量子计算”的科普文章，文章长度不超过 500 字。
4. 方向性刺激提示的优势
(1) 提高生成内容的质量和相关性
- 通过添加方向性刺激，DSP 可以更精确地控制 LLM 的生成方向，从而提高生成内容的质量和相关性。
(2) 减少歧义和偏差
- 方向性刺激可以帮助 LLM 更好地理解任务的要求，减少歧义和偏差。
(3) 适应复杂任务
- 对于复杂的任务，DSP 可以通过添加多个方向性刺激来引导 LLM 逐步完成任务。
(4) 提高可控性
- DSP 提供了更强的可控性，可以更精细地控制 LLM 的生成结果。
5. 方向性刺激提示的局限性
尽管 DSP 有许多优势，但它也存在一些局限性：
(1) 刺激设计的挑战
- 设计有效的方向性刺激需要一定的经验和技巧。
- 如果刺激设计不当，可能会导致 LLM 生成的内容偏离预期。
(2) 过度约束
- 过多的方向性刺激可能会限制 LLM 的创造力，导致生成的内容过于死板。
(3) 难以自动化
- 目前，方向性刺激的设计主要依赖于人工，难以完全自动化。
6. 方向性刺激提示的应用场景
DSP 技术适用于以下场景：
(1) 内容生成
- 生成文章、报告、摘要、故事等。
- 例如：生成一篇关于“人工智能在医疗领域的应用”的文章，并指定关注的方面和格式。
(2) 问答系统
- 引导 LLM 回答更准确、更具体的问题。
- 例如：回答关于“区块链技术”的问题，并指定需要回答的具体问题。
(3) 文本摘要
- 生成更符合特定要求的文本摘要。
- 例如：生成一篇关于“气候变化”的新闻摘要，并指定摘要的长度和重点。
(4) 代码生成
- 引导 LLM 生成符合特定规范的代码。
- 例如：生成一个 Python 函数，实现特定算法，并指定输入输出格式。
7. DSP 与其他技术的比较
(1) 与传统提示工程的比较
- 传统提示工程：通常依赖于任务描述或少量示例。
- DSP：在提示中添加方向性刺激，更精确地控制 LLM 的生成方向。
(2) 与 Few-shot Prompting 的比较
- Few-shot Prompting：通过提供少量示例来引导 LLM。
- DSP：可以使用少量示例，也可以不使用示例，而是通过方向性刺激来引导 LLM。
(3) 与 Chain-of-Thought (CoT) 的比较
- CoT：引导 LLM逐步推理。
- DSP: 可以与 CoT 结合, 在推理的每一步可以用 DSP 来引导模型关注特定方面
方向性刺激提示 (DSP) 是一种通过在提示中添加特定的“方向性刺激”来引导 LLM 生成更符合预期结果的提示工程技术。它的核心优势在于：
- 提高生成内容的质量和相关性。
- 减少歧义和偏差。
- 适应复杂任务。
- 提高可控性。
尽管 DSP 面临刺激设计、过度约束等挑战，但它在内容生成、问答系统、文本摘要、代码生成等领域的应用潜力巨大。未来，随着 LLM 技术的不断发展和 DSP 方法的不断完善，方向性刺激提示有望成为 LLM 应用的重要组成部分。
DSP 的核心理念——通过方向性刺激更精确地控制 LLM 的生成方向，为提示工程提供了新的思路，也为大语言模型的应用开辟了更广阔的可能性。
