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

一. 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，但核心事实通常保持稳定。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弃用了一些旧模型。在此情况下，提示内容保持不变，但底层模型已发生变化。

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。

1. 瞬时漂移与提示管理

瞬时漂移是指由于模型变化或提示数据不同，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工具，以及相关商业产品。这些工具旨在确保生成应用程序（Gen Apps）在LLM迁移或弃用之前得到充分测试。

理想情况下，模型应尽可能对底层模型变化保持稳定。实现这一目标的一种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模型。

2. 级联效应的影响

级联效应指在链式应用程序中，一个节点的异常或偏差会传递到下一个节点，并可能在传递过程中被放大。这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或未计划的，这会导致节点产生意外输出。如下图所示：

3. 提示工程与链式结构

提示工程（Prompt Engineering）是链式应用程序的核心技术。它不仅是单一技能，而是由多个分支组成的学科。提示工程的措辞和设计技巧对生成结果的质量有显著影响。

随着LLM技术的发展，提示工程变得更加可编程。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，提示工程还被整合到更复杂的结构中，如代理（Agents）、**数据管道（Pipelines）以及思维链推理（Chain-of-Thought Reasoning）**等。

这些技术结合使链式结构应用更灵活高效，为解决复杂问题提供了强大支持。