生成式AI中的LLM偏移与提示工程优化：链式结构与级联效应解析

LLM偏移、提示偏移与级联

在使用大型语言模型（LLM）时，尽管措辞可能有所不同，但基本事实通常保持不变。然而，在某些情况下，LLM的响应可能会出现偏差。这种偏差可能源于模型的弃用或迁移，例如最近OpenAI弃用了一些模型的情况。在这种情况下，虽然提示内容保持不变，但底层模型却发生了变化。

此外，在推理（inference）过程中，注入到提示中的数据也可能有所不同。这些因素共同导致了一种被称为“瞬时漂移”的现象。

瞬时漂移是指由于模型的变化或提示数据的不同，导致生成结果出现偏差。为了解决这一问题，市场上已经出现了一些开源的提示管理和测试接口，以及相关的商业产品。这些工具的目标是确保生成应用程序（Gen Apps）能够在LLM迁移或弃用之前进行充分测试。

理想情况下，一个模型应该尽可能对底层模型的变化保持不敏感。实现这一目标的一个方法是利用大型语言模型的上下文学习（ICL）能力，通过动态调整提示内容来适应不同的模型。

级联效应是指在链式应用程序中，一个节点引入的异常或偏差会被传递到下一个节点，并可能在传递过程中被放大。这种现象会导致每个节点的输出逐渐偏离预期结果。

例如，在链式应用程序中，用户的输入可能是意外的或未计划的，这会导致节点产生意外的输出。如下图所示：

Prompt Engineering）是链式应用程序的基础。它不仅仅是单一的技术，而是由多个分支组成的学科。提示工程的措辞和技巧对生成结果的质量有着显著影响。

随着LLM技术的发展，提示工程正变得更加可编程。例如，通过检索增强生成（RAG）技术，可以在提示中动态注入模板和上下文信息。此外，提示工程还被集成到更复杂的结构中，例如代理、管道和思维链推理等。

这些技术的结合，使得链式结构的应用更加灵活和高效，为解决复杂问题提供了强大的支持。

LLM的偏移、提示偏移以及级联效应是生成式AI应用中需要重点关注的问题。通过有效的提示管理、上下文学习能力以及提示工程的优化，可以在一定程度上缓解这些问题。同时，随着技术的不断发展，链式结构和提示工程的结合将为生成式AI的应用带来更多可能性。

原文链接: https://blog.kore.ai/cobus-greyling/llm-drift-prompt-drift-cascading