各位奋战在AI一线的“炼丹师”和“魔法师”们，大家好！

想必各位在与大语言模型（LLM）朝夕相处的日子里，已经领教过它们那令人又爱又恨的特性了。它们时而像个博古通今的智者，上知天文下知地理；时而又像个信口开河的“熊孩子”，编起故事来脸不红心不跳，一本正经地胡说八道。我们已经通过各种“少样本学习”等奇技淫巧，教会了模型如何花式完成任务。但当我们雄心勃勃地想用这些模型构建改变世界的应用程序时，一个巨大的拦路虎出现了——可靠性。

一个不可靠的LLM，就像一个随时可能掉链子的猪队友，你永远不知道它下一次是给你惊喜还是惊吓。因此，本指南将深入探讨那些能有效提升LLM可靠性的提示技巧，像给模型的输出加一道“质检”工序。我们将一起探索如何让模型更实事求是、如何识别并规避偏差的陷阱，以及其他一些能让模型表现得更像个“成年人”的诀窍，比如校准、泛化性和社会偏见等 。

准备好了吗？让我们一起踏上这场让LLM变得更靠谱的奇妙旅程吧！

第一章：实事求是 —— 对抗“一本正经胡说八道”综合征

LLM最令人头疼的问题之一，就是它们特别擅长生成那种听起来天衣无缝、逻辑自洽，但实际上纯属虚构的“事实”，我们亲切地称之为“幻觉”或“一本正经胡说八道”。这就像你问一个朋友路，他虽然不认识，但为了面子，硬是热情洋溢地给你指了一条通往无人区的路。为了治好LLM这个“毛病”，我们可以从以下几个方面入手，进行“对症下药” 。

疗法一：喂给它“标准答案”——基于上下文的知识注入

这是最直接、最有效的疗法。与其让模型在它那浩瀚如烟的记忆库里瞎找，不如我们直接把“标准答案”或者说“参考资料”塞给它。这背后的逻辑很简单：开卷考试总比闭卷考试不容易出错吧？

具体操作上，我们可以在提示词中提供一段相关的背景资料，比如一篇新闻报道、一个维基百科词条的段落，或者任何能够提供事实依据的文本。然后，再让模型基于这段上下文来回答问题。这种方法，在学术界也被称为“检索增强生成”（Retrieval-Augmented Generation, RAG），已经被证明能极大地减少模型产生虚构内容的可能性。

这就像你让朋友帮你查资料，你不是跟他说“帮我查查‘光合作用’是啥”，而是直接把一本《植物学导论》翻到对应章节，然后说：“嘿，哥们，帮我把这一页总结一下。” 后者的准确率自然高得多。

疗法二：拧紧“创造力”的水龙头——调整模型参数与明确指令

LLM的“创造力”是一把双刃剑。当我们希望它写诗、写故事时，我们希望它天马行空；但当我们查询事实时，我们则希望它越“死板”越好。幸运的是，大多数LLM的API都提供了一些参数，可以让我们控制这份“创造力”。

降低temperature（温度）参数：temperature参数控制着模型输出的随机性。值越高，模型越可能选择那些概率较低的词，从而产生更多样、更有创意的回答。反之，值越低（比如设为0或接近0），模型就越倾向于选择最有可能的、最“安全”的词，回答会更具确定性和事实性。

明确指令，允许“投降”： 另一个关键技巧是，在提示词里给模型一个台阶下。我们可以明确指示它，如果不知道答案，就大大方方地承认。比如，直接告诉它：“如果你不知道答案，请回答‘我不知道’” 。这能有效避免模型为了“完成任务”而强行编造答案。

疗法三：“正反面”教学法——提供“知道”与“不知道”的范例

这种方法是少样本学习的一种高级应用。我们不仅要给模型展示“正确答案”的例子，还要给它展示“正确拒绝回答”的例子。通过这种对比教学，模型能更好地学会识别自己知识的边界 。

让我们来看一个经典的教科书级案例 ：

提示：

Q：什么是原子？

A：原子是组成一切的微小粒子。

Q：阿尔文·蒙茨（Alvan Muntz）是谁？

A：？

Q：Kozar-09是什么？

A：？

Q：火星有多少个卫星？

A：有两个，分别是Deimos和Phobos。

Q：Neto Beto Roberto是谁？

输出：

A：？

看到没？“Neto Beto Roberto”这个名字是我（原作者）瞎编的，模型很上道地给出了“？”。它从前面的例子中学会了：对于那些看起来像专有名词但自己数据库里没有的东西，最稳妥的回答就是“我不知道”（在这里用“？”来代表）。这个简单的技巧，就像教一个孩子诚实地面对未知，而不是不懂装懂，对于提升模型的实事求是性至关重要。

第二章：警惕偏差 —— 你看不见的“提线木偶”

LLM是在海量的人类语言数据上训练出来的，这意味着它们不可避免地会学到数据中潜藏的各种社会偏见，比如性别偏见、种族偏见、刻板印象等。这些偏差就像一个无形的提线木偶，悄悄影响着模型的输出，可能会产生有害甚至歧视性的内容。虽然彻底解决这个问题需要更复杂的方案，如去偏算法和内容过滤 ，但聪明的提示工程策略依然是我们的第一道防线。

2.1 样本分布的陷阱：当“多数派”绑架了判断

在设计少样本提示时，我们提供的示例分布会不会让模型产生偏见？比如，如果我们给它8个正面情绪的例子和2个负面情绪的例子，它会不会倾向于把所有模棱两可的句子都判断为正面？让我们来做个实验一探究竟 。

实验一：简单任务

提示：

问题：我刚刚得到了最好的消息！

回答：积极

问：我们刚在工作中得到了加薪！

回答：积极

问：我为今天所取得的成就感到非常自豪。

答：积极

问：我度过了最好的一天！

答：积极

问：我真的很期待周末。

回答：积极

问：我刚刚得到了最好的礼物！

回答：积极

问：我现在非常高兴。

回答：积极

问：我很幸运拥有如此出色的家庭。

回答：积极

问：外面的天气很阴沉。

回答：消极

问：我刚接到了一些可怕的消息。

回答：消极

问：那留下了不好的印象。

答：

输出：

消极

在这个例子里，尽管我们提供了8个积极例子和2个消极例子，模型依然准确地将“那留下了不好的印象”判断为消极。这说明，对于情感分类这种模型已经“学得滚瓜烂熟”的任务，它对样本分布不均衡有相当的抵抗力。模型内心OS可能是：“就这点小把戏还想骗我？我见得多了！” 。

实验二：挑战升级

但是，如果问题本身更具挑战性或主观性呢？

提示：

问：这里的食物很美味！

回答：积极

问：我真的厌倦了这门课程。

回答：消极

问：我简直不敢相信我没通过考试。

回答：消极

问：今天我过得非常愉快！

回答：积极

问：我讨厌这份工作。

回答：消极

问：这里的服务太差了。

回答：消极

问：我对我的生活感到非常沮丧。

回答：消极

问：我永远不能休息。

回答：消极

问：这餐食物真难吃。

回答：消极

问：我受不了我的老板。

回答：消极

问：我有一种感觉。

答：

输出：

消极

这个提示里，负面例子（8个）远多于正面例子（2个）。对于“我有一种感觉”这个极其中性的句子，模型“随大流”地给出了“消极”的判断。

现在，好玩的来了。如果我们把样本分布反过来，用8个积极例子和2个消极例子，再问同样的问题“我有一种感觉”，你猜会发生什么？原作者测试的结果是，模型回答了“积极”！。

结论与建议：

这个简单的实验告诉我们，样本分布的偏差确实会影响模型的判断，尤其是在面对模糊或模型不那么“擅长”的任务时。因此，最佳实践是：

保持平衡： 在设计少样本提示时，尽量为每个类别或标签提供数量均衡的示例。

小心冷门任务： 对于那些模型可能没有太多先验知识的、更专业的任务，样本分布的偏差效应可能会被进一步放大 。

2.2 举例顺序的艺术：谁先谁后，大有讲究

除了数量，顺序也会影响结果吗？答案是肯定的。这就像汇报工作，你把好消息先说还是坏消息先说，给老板留下的印象可能完全不同。

在少样本学习中，如果我们将所有正面例子都放在前面，所有负面例子都放在后面，模型可能会对最后出现的例子类型产生更强的“记忆”，这被称为“近因效应”（Recency Effect）。当标签分布本身就不均衡时，这种顺序带来的偏差会更加严重。

这就像你先吃了十块糖再吃一个柠檬，那个酸爽的感觉肯定比先吃柠檬再吃糖要强烈得多。模型对最后看到的例子印象更深刻。

结论与建议：

随机大法好：最简单的规避方法就是将示例的顺序随机打乱。不要把同一类型的例子扎堆放。

多次试验：在实际应用中，可以通过多次随机排序并观察输出的稳定性，来判断模型是否受到了顺序偏差的影响。

第三章：模型校准 —— 让模型的“自信”与实力相匹配

这是一个更深层次的可靠性问题。很多时候，模型不仅会给出一个答案，还会附带一个“置信度”分数。但问题是，模型说它有99%的把握，它就真的有99%的把握吗？未必。一个未经校准（Calibration）的模型，其自信心可能与其真实能力严重不符，这在医疗、金融等高风险领域是致命的。

校准的目标，就是让模型的预测概率能够真实地反映其预测的准确性。一个完美校准的模型，如果它对100个预测都给出了80%的置信度，那么其中应该有大约80个预测是正确的。

虽然精密的校准技术（如温度缩放、普拉特缩放）通常是在模型训练后进行调整，但在提示工程层面，我们同样可以有所作为：

引导模型进行自我反思： 我们可以使用“思维链”（Chain-of-Thought, CoT）等技术，要求模型在给出最终答案前，先详细阐述其推理过程。通过观察其推理步骤的逻辑性和严谨性，我们可以间接地评估其结论的可信度。如果推理过程漏洞百出，即便它给出了一个看似确定的答案，我们也要对其打个问号。

利用“自洽性”（Self-Consistency）：这种方法是CoT的进阶版。我们可以让模型使用不同的推理路径对同一个问题进行多次回答，然后选择那个出现次数最多的答案 。如果模型多次从不同角度都能得到同一个结论，那么这个结论的可信度自然就更高。

校准就像是给一个过于自信的学生配一位严格的批卷老师。学生每次交卷都觉得自己能考100分，但老师会根据卷面情况给他一个真实的分数，让他对自己有更清醒的认识。

第四章：未来的战场 —— 红队测试与其他可靠性挑战

我们今天讨论的只是可靠性冰山的一角。在追求LLM可靠性的道路上，还有更多更狡猾的“敌人”在等着我们。在原始指南中也提到了未来会探讨的一些主题，我们不妨先睹为快：

扰动（Perturbation）：输入中一个微小的、无伤大雅的改动（比如同义词替换），是否会导致模型输出的巨大变化？一个可靠的模型应该对这种小扰动具有鲁棒性。

假性相似性（Spurious Correlations）：模型是否学到了一些表面上相关但实际上毫无逻辑的“规律”？比如，看到“医生”就默认是男性。

领域转移（Domain Shift）：在A领域训练得很好的模型，换到B领域后性能是否会一落千丈？

毒性与冒犯性内容：如何防止模型生成有害、仇恨或冒犯性的言论？

各种偏见：除了我们讨论过的，还有更细分的刻板印象偏见、性别偏见等等。

为了应对这些挑战，一种名为“ 红队测试（Red Teaming） ”的实践应运而生。红队测试的核心思想就是：主动、恶意地去攻击和测试自己的模型，寻找它的漏洞和弱点。

“红队测试”就像是给你的AI模型请了一位专业的“抬杠选手”和“黑客”，让他在产品上线前，用各种刁钻、甚至不道德的方式去“刁难”模型，把所有可能让模型“翻车”的场景都预演一遍。只有经历过这种“魔鬼训练”的模型，才能在真实世界的复杂环境中站稳脚跟。

成为一名负责任的“AI驯兽师”

各位开发者和研究员同仁，我们正处在一个激动人心的时代。构建可靠、负责任的LLM应用，其挑战不亚于其带来的机遇。

通过今天的深度探索，我们了解到：

提升模型实事求是性，需要我们像老师一样，通过提供上下文、调整参数和正反面教学，引导模型“知之为知之，不知为不知”。

规避偏差，需要我们像侦探一样，警惕样本分布和顺序中的陷阱，通过保持平衡和随机化，避免无意中“喂”给模型偏见。

追求模型校准，需要我们像工程师一样，通过引导模型反思和多路径验证，让模型的“自信”建立在“实力”之上。

面向未来，我们需要像战略家一样，通过“红队测试”等手段，主动出击，在模型被滥用之前发现并修复其潜在的弱点。

打造一个可靠的LLM，过程或许不那么像传统的编程，反而更像是养育一个天赋异禀、但又天真单纯、偶尔还很固执的孩子。这需要我们的耐心、智慧，以及最重要的——一种健康的怀疑精神。

现在，请拿起你们手中的“提示词”，去把你们的AI“孩子”调教得更靠谱吧！旅途漫漫，但乐趣无穷。

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