【大模型面试】大模型Prompt Engineer面试题及参考答案

一、基础概念类

1. 什么是大模型？

大模型通常指具有庞大参数规模的机器学习模型，尤其是在自然语言处理（NLP）和计算机视觉等领域。这些模型能够学习到大量数据中的复杂模式和特征，具备强大的泛化能力，可在多种任务上表现出色，如 GPT 系列、BERT 等。

2. 大模型与传统机器学习模型的区别是什么？

传统机器学习模型参数规模相对较小，往往针对特定任务进行设计和训练，需要较多人工特征工程。而大模型参数数量庞大，通过在大规模无监督数据上预训练，学习通用知识，在下游任务微调时能快速适应，减少对特定任务数据的依赖，且无需大量人工特征设计。

3. 什么是预训练、微调？

预训练是在大规模通用数据集上对模型进行训练，使模型学习到广泛的语言或数据特征。微调则是在预训练基础上，使用特定任务的小数据集对模型进行进一步训练，调整模型参数以适应具体任务需求，提高在该任务上的性能。

4. 常见的大模型架构有哪些？

常见的大模型架构基于 Transformer，如 GPT 采用解码器架构，BERT 采用编码器架构，T5 采用编码器 - 解码器架构。Transformer 架构通过自注意力机制有效捕捉序列中的长距离依赖关系，提升模型性能。

5. 什么是注意力机制？其在大模型中的作用是什么？

注意力机制允许模型在处理输入序列时，动态地关注不同位置的信息。在大模型中，它能让模型在生成或理解文本时，根据上下文对不同词或特征赋予不同权重，聚焦关键信息，提升对上下文的理解和处理能力，如在机器翻译中准确匹配源语言和目标语言的对应部分。

6. 解释一下多头注意力（Multi - Head Attention）。

多头注意力是在注意力机制基础上，通过多个不同的线性投影，将输入映射到多个子空间，并行计算多个注意力头。每个头关注输入序列的不同方面，最后将多头结果拼接并通过线性变换输出。这样可以让模型从不同角度捕捉信息，增强模型的表示能力。

7. 什么是自注意力（Self - Attention）？

自注意力是注意力机制的一种特殊形式，模型在处理序列时，计算序列中每个位置与其他所有位置之间的注意力分数，通过这些分数对输入进行加权求和，得到该位置的输出表示，从而使模型能够在同一输入序列内捕捉不同位置之间的依赖关系。

8. 大模型中的 token 是什么？

token 是将文本分解后的基本单元，可以是单词、子词或字符。大模型不直接处理原始文本，而是处理 token 的数值表示。例如，单词 “apple” 可能被当作一个 token，或者在一些子词切分方法下，被切分为多个子词 token。通过 token 化，模型能够更有效地处理文本，优化词汇表大小并提高计算效率。

9. 什么是词表（Vocabulary）？

词表是大模型在 token 化过程中所使用的所有可能 token 的集合。模型训练时会为词表中的每个 token 分配唯一的索引，文本经过 token 化后，其 token 会被转换为对应的索引，以便模型进行处理。词表的构建影响着模型对文本的表示能力和处理效率，不同模型可能采用不同方法构建词表。

10. 如何理解大模型的上下文窗口（Context Window）？

上下文窗口指大模型在处理文本时能够同时考虑的前后文本范围，即一次能够处理的 token 数量。例如，一个上下文窗口为 1024 的模型，在生成或理解文本时，会基于前 1024 个 token 的信息进行处理。较大的上下文窗口能让模型利用更多上下文信息，提升在长文本任务（如文本摘要）中的性能，但同时也增加计算成本。

11. 什么是生成式模型和判别式模型？大模型通常属于哪类？

生成式模型学习数据的联合概率分布，能够生成新的数据样本，如通过学习大量文本生成新的文本段落。判别式模型学习数据的条件概率分布，用于判断输入数据属于哪个类别或预测某个值。大模型（如 GPT 系列）通常属于生成式模型，可根据给定提示生成连贯文本。

12. 大模型的参数量对其性能有什么影响？

一般来说，参数量越大，大模型的表示能力越强。更多参数可以学习到更复杂的数据模式和知识，在各种任务上可能表现更好。但同时，参数量增加也会带来训练成本上升、计算资源需求增大以及过拟合风险增加等问题，需要通过合适的训练方法和正则化手段来平衡。

13. 什么是模型的泛化能力？大模型如何提升泛化能力？

模型的泛化能力指模型在未见过的数据上的表现能力。大模型通过在大规模多样化数据上进行预训练，学习到广泛的知识和模式，减少对特定数据分布的依赖，从而提升泛化能力。此外，使用正则化技术（如 L1、L2 正则化）、Dropout 等方法也有助于防止过拟合，增强泛化能力。

14. 解释一下模型的训练损失（Training Loss）和验证损失（Validation Loss）。

训练损失是在模型训练过程中，基于训练数据集计算得到的损失值，反映模型在当前训练参数下对训练数据的拟合程度。验证损失则是在验证数据集上计算的损失值，用于评估模型在未参与训练的数据上的表现。理想情况下，训练损失和验证损失应随着训练进行逐渐降低，如果训练损失持续下降而验证损失上升，可能出现过拟合现象。

15. 什么是过拟合？大模型如何避免过拟合？

过拟合是指模型在训练数据上表现非常好，但在新的、未见过的数据上表现很差的现象，原因是模型学习到了训练数据中的噪声和特殊细节，而不是普遍的模式。大模型避免过拟合的方法包括：使用大量多样化的数据进行训练；采用正则化技术，如 L1、L2 正则化约束参数大小；应用 Dropout 在训练过程中随机丢弃部分神经元连接；适当控制模型复杂度，避免模型过于复杂；进行早停法训练，当验证损失不再下降时停止训练。

16. 什么是欠拟合？如何解决大模型的欠拟合问题？

欠拟合是指模型无法充分学习到数据中的模式，导致在训练集和测试集上表现都较差。对于大模型的欠拟合问题，可以通过增加模型复杂度，如增加网络层数或神经元数量；延长训练时间，使模型有更多机会学习数据特征；对数据进行更复杂的特征工程或数据增强，为模型提供更多可学习信息；调整优化器及其参数，提高训练效率等方法来解决。

17. 什么是优化器？大模型训练常用的优化器有哪些？

优化器是在模型训练过程中用于调整模型参数以最小化损失函数的算法。大模型训练常用的优化器有 Adam，它结合了 Adagrad 和 RMSProp 的优点，计算效率高且内存需求小；Adagrad 根据参数在训练过程中的更新频率调整学习率，适用于稀疏数据；RMSProp 通过对梯度平方的移动平均来调整学习率；SGD（随机梯度下降）及其变种（如带动量的 SGD）计算简单，但收敛速度可能较慢。

18. 什么是学习率（Learning Rate）？它对大模型训练有什么影响？

学习率决定了模型在训练过程中参数更新的步长。如果学习率过大，模型可能在训练过程中跳过最优解，导致无法收敛甚至发散；如果学习率过小，模型训练速度会非常缓慢，需要更多的训练时间和计算资源。在大模型训练中，通常会采用动态调整学习率的策略，如学习率衰减，随着训练进行逐渐减小学习率，以平衡模型的收敛速度和最终性能。

19. 什么是梯度消失（Gradient Vanishing）和梯度爆炸（Gradient Exploding）？如何避免？

梯度消失是指在深度神经网络训练过程中，梯度在反向传播时逐渐减小，导致靠近输入层的参数更新缓慢甚至几乎不更新，使得模型难以训练。梯度爆炸则相反，梯度在反向传播时不断增大，导致参数更新过大，模型无法收敛。避免梯度消失和梯度爆炸的方法包括：使用合适的激活函数（如 ReLU 可有效避免梯度消失）；采用归一化技术（如 Batch Normalization）稳定网络训练；合理初始化模型参数；使用梯度裁剪（Gradient Clipping）方法限制梯度大小，防止梯度爆炸。

20. 大模型中的激活函数有哪些作用？常见的激活函数有哪些？

激活函数为神经网络引入非线性因素，使模型能够学习复杂的函数关系。如果没有激活函数，多层神经网络将等价于一个线性变换，无法处理非线性问题。常见的激活函数有 ReLU（Rectified Linear Unit），其表达式为 f (x) = max (0, x)，计算简单且能有效缓解梯度消失问题；Sigmoid 函数将输入映射到 0 到 1 之间，曾广泛应用但存在梯度消失问题；Tanh 函数将输入映射到 - 1 到 1 之间，性能优于 Sigmoid；还有 GELU（Gaussian Error Linear Unit），在一些大模型中表现良好，能提升模型泛化能力。

二、Prompt 相关概念与原理

21. 什么是 Prompt？在大模型中起到什么作用？

Prompt 是输入给大模型的一段文本提示，用于引导模型生成特定内容。它在大模型中起到明确任务导向、约束生成方向、提供上下文信息的作用。通过精心设计的 Prompt，能够让模型根据用户需求生成更符合预期的文本，如在问答任务中，Prompt 明确问题内容；在文本生成任务中，Prompt 设定主题、风格等要求。

22. Prompt 工程的主要目标是什么？

Prompt 工程的主要目标是通过设计和优化输入给大模型的 Prompt，使模型生成的输出在质量、相关性、准确性等方面达到最佳效果。具体包括提高模型对任务的理解，引导模型生成更符合用户期望的内容，减少模型生成结果中的错误、幻觉等问题，同时尽可能提高模型的生成效率，降低计算成本。

23. 好的 Prompt 具备哪些特点？

好的 Prompt 具有清晰明确的任务描述，让模型能准确理解用户需求；提供充足且相关的上下文信息，帮助模型生成更全面、准确的内容；语言简洁明了，避免冗长复杂的表述导致模型理解偏差；具有针对性，根据不同任务和模型特点进行定制；能够有效引导模型输出期望的格式和风格。

24. 如何设计一个有效的 Prompt？

首先，要明确任务目标，清晰阐述希望模型完成的任务。其次，提供必要的背景信息和上下文，让模型更好地理解任务。使用简洁、准确的语言组织 Prompt，避免模糊或歧义表述。可以根据任务需求设置引导性问题或指令。对于复杂任务，将其分解为多个子 Prompt 逐步引导模型。同时，要考虑模型的特点和限制，对 Prompt 进行针对性优化。

25. Prompt 的长度对模型输出有什么影响？

一般来说，适当长度的 Prompt 能为模型提供足够信息，帮助模型生成更好的结果。如果 Prompt 过短，可能导致信息不足，模型无法准确理解任务，生成结果可能不完整或偏离预期。但如果 Prompt 过长，可能超出模型的上下文窗口，模型无法有效处理全部信息，也可能导致生成效率降低，甚至出现错误。因此，需要在提供足够信息和控制长度之间找到平衡。

26. 举例说明不同类型任务（如问答、文本生成、翻译）的 Prompt 设计要点。

• 问答任务：明确提出问题，语言简洁清晰，避免模糊表述。可适当提供相关背景信息，引导模型围绕问题准确作答。例如：“请回答关于苹果公司 2023 年营收的问题，根据以下提供的资料……”

• 文本生成任务：设定主题、风格、字数等要求。如 “以科幻风格，创作一篇 500 字左右关于未来城市的短文”，还可提供一些关键词或示例引导创作方向。

• 翻译任务：清晰说明源语言和目标语言，提供准确的待翻译文本。例如：“将以下中文句子翻译成英文：我喜欢读书。”

27. 什么是 Few - Shot Prompting？

Few - Shot Prompting 是在 Prompt 中提供少量示例，让模型通过学习这些示例来理解任务并生成相应输出。例如，在一个文本分类任务中，Prompt 可能包含几个已分类的文本示例及对应的类别标签，然后让模型对新的文本进行分类。通过提供这些示例，模型能更快适应任务，提高生成结果的准确性。

28. 与 Zero - Shot Prompting 相比，Few - Shot Prompting 的优势和劣势是什么？

• 优势：Few - Shot Prompting 通过示例让模型更好地理解任务模式和要求，在复杂任务或模型对任务理解较困难时，能显著提升模型生成结果的质量和准确性，比 Zero - Shot Prompting 更能引导模型走向正确方向。

• 劣势：需要准备合适的示例，增加了 Prompt 设计的工作量和复杂性。如果示例选择不当，可能误导模型，且示例数量有限，可能无法涵盖所有可能情况，相比 Zero - Shot Prompting，灵活性稍差。

29. 什么是 Chain - of - Thought Prompting？

Chain - of - Thought Prompting 是在 Prompt 中引导模型逐步推理，生成中间推理步骤，而不仅仅是直接给出最终答案。通过这种方式，模型能够展示其思考过程，有助于提高复杂问题回答的准确性，让模型更好地理解问题的逻辑结构，尤其是在涉及推理、数学计算、逻辑判断等任务中表现出色。例如，对于数学问题 “3 + 5 * 2 = ？”，Prompt 可以设计为 “首先计算乘法部分 5 * 2 = 10，然后再计算加法部分 3 + 10 = ？请给出最终答案”。

30. 如何利用 Prompt 引导模型生成特定风格（如正式、幽默、学术）的文本？

在 Prompt 中明确指定风格要求，如 “请以正式的商务风格，回复这封邮件……”“用幽默诙谐的语言描述一下今天的天气……”“以学术论文的风格阐述人工智能的发展趋势……”。同时，可以在 Prompt 中提供一些符合该风格的关键词、句式或示例，进一步引导模型。例如，在要求幽默风格时，可以提及一些幽默的表达方式或相关笑话元素，帮助模型更好地把握风格。

31. Prompt 中使用关键词对模型输出有什么影响？

关键词能帮助模型快速聚焦关键信息，理解任务核心要点。在 Prompt 中合理使用关键词，可引导模型生成与关键词相关的内容，提高输出的相关性和准确性。例如，在文本生成任务中，输入 “旅游”“海边”“度假” 等关键词，模型更可能生成与海边度假旅游相关的文本。但如果关键词使用不当或过于模糊，可能导致模型理解偏差，生成不符合预期的内容。

32. 如何在 Prompt 中设置约束条件，以控制模型输出？

可以在 Prompt 中明确规定输出的格式（如段落形式、列表形式、表格形式等）、字数范围、特定内容要求或排除某些内容。例如，“请以列表形式列出三种水果，字数不超过 20 字”“生成一篇关于科技的文章，但不要提及人工智能”。通过这些约束条件，能让模型生成的输出更符合用户的具体需求，避免模型生成过于宽泛或不符合要求的内容。

33. Prompt 的设计是否依赖于具体的大模型？为什么？

Prompt 的设计在一定程度上依赖于具体的大模型。不同大模型的训练数据、架构、擅长领域和对文本的理解方式存在差异。例如，一些模型在处理长文本方面表现更好，其 Prompt 设计可能更侧重于提供丰富的上下文；而一些模型对特定领域（如医学、法律）知识掌握较好，针对这些模型设计 Prompt 时，可以更深入地运用领域相关术语和知识。同时，模型对不同风格、格式的 Prompt 响应效果也可能不同，所以需要根据模型特点进行针对性优化。

34. 当模型输出不符合预期时，如何调整 Prompt？

首先，检查 Prompt 是否清晰明确，任务描述是否准确传达给模型。如果 Prompt 模糊，应重新组织语言，使其更易理解。其次，审视是否提供了足够的上下文信息，若信息不足，补充相关背景、示例等。可以尝试改变 Prompt 的风格、关键词使用方式或约束条件设置。对于复杂任务，调整推理引导步骤（如在 Chain - of - Thought Prompting 中）。如果模型持续生成错误或不相关内容，可能需要重新设计 Prompt 结构，甚至考虑更换模型。

35. 如何评估一个 Prompt 的质量？

可以从模型生成结果的准确性、相关性、完整性、多样性以及生成效率等方面评估 Prompt 质量。准确性指模型输出是否正确回答问题或满足任务要求；相关性是输出与 Prompt 的主题和意图是否紧密相关；完整性表示输出是否涵盖了所有必要信息；多样性体现在多次使用相同 Prompt 时，模型输出是否有一定变化且都符合要求；生成效率则关注模型生成输出所需的时间和计算资源。高质量的 Prompt 应使模型在这些方面都有良好表现。

36. 什么是 Prompt Tuning？与传统的模型微调有什么区别？

Prompt Tuning 是一种通过优化 Prompt 中的参数（如添加可学习的前缀、调整关键词权重等）来提高模型在特定任务上性能的方法。与传统模型微调相比，Prompt Tuning 不改变模型的主体参数，仅对 Prompt 相关部分进行调整，计算成本低，对计算资源要求不高，且能快速适应不同任务，避免了传统微调可能带来的过拟合风险。

37. 什么是 In - Context Learning（上下文学习）？它与 Prompt 工程有何关联？

In - Context Learning 指大模型在给定的输入上下文（即 Prompt 及其包含的示例等）中，通过理解任务模式直接进行推理和生成，无需进行额外的参数更新或微调。Prompt 工程是实现 In - Context Learning 的关键手段，通过精心设计 Prompt 的结构、内容和示例，能够更好地激活大模型的 In - Context Learning 能力，使其在不同任务中高效输出准确结果。

38. 如何通过 Prompt 实现大模型的多轮对话？

在多轮对话中，每一轮的 Prompt 需要包含之前对话的历史记录，让模型能够基于上下文理解当前问题。可以将对话历史按顺序拼接，明确标识每句话的说话人，例如 “用户：[用户话语]；模型：[模型上一轮回复]；用户：[当前问题]”。同时，在 Prompt 中添加引导性语句，如 “请基于以上对话，回答用户的新问题”，帮助模型更好地连贯对话逻辑。

39. 当处理长文本输入时，Prompt 设计需要注意哪些问题？

对于长文本输入，首先要确保 Prompt 能清晰界定任务核心，避免被大量文本信息干扰。可以先对长文本进行摘要提炼，将关键信息前置。同时，要考虑模型的上下文窗口限制，合理分割长文本，分阶段引导模型处理，例如先让模型总结文本要点，再基于要点回答具体问题。此外，在 Prompt 中可设置指令，要求模型忽略无关细节，聚焦关键内容进行输出 。

40. 如何使用 Prompt 引导大模型进行逻辑推理任务？

在逻辑推理任务中，Prompt 应明确问题的逻辑结构和推理要求。可以采用 Chain - of - Thought Prompting 方式，拆解推理步骤；提供示例，展示推理过程和思路；使用引导性语言，如 “首先分析…，然后考虑…，最后得出结论”。还可以在 Prompt 中提出假设性问题，引导模型从不同角度思考，增强推理的全面性 。

41. 什么是 Prompt 的可解释性？为什么它很重要？

Prompt 的可解释性指用户能够清晰理解 Prompt 如何影响模型输出，以及模型基于 Prompt 做出决策的依据。它很重要是因为有助于用户调试和优化 Prompt，提高模型输出的可控性；在实际应用中，尤其是在医疗、金融等对决策依据要求严格的领域，可解释的 Prompt 能增强用户对模型的信任；同时，也方便团队协作和知识共享，使不同人员能够快速理解和使用 Prompt 。

42. 如何评估大模型在不同 Prompt 下的鲁棒性？

可以通过构造多种扰动后的 Prompt 来评估，如改变 Prompt 的表述方式、语序，增减无关信息，替换同义词等。观察模型在这些不同 Prompt 下输出结果的稳定性，包括答案的正确性、一致性和相关性是否受影响。还可以在 Prompt 中引入噪声数据，测试模型能否抵御干扰，准确完成任务 。

43. 当多个 Prompt 组合使用时，如何优化它们的顺序和衔接？

多个 Prompt 组合时，应按照逻辑顺序排列，先提供背景信息和基础任务描述，再逐步深入细化任务。在 Prompt 之间添加过渡语句，明确任务的递进关系，如 “基于上述内容，接下来请进一步分析…”。同时，要确保每个 Prompt 的输出能自然衔接，为下一个 Prompt 提供有效输入，避免出现信息断层或冲突 。

44. 如何利用 Prompt 让大模型生成结构化数据（如 JSON、表格）？

在 Prompt 中明确指定输出的数据结构格式，如 “请以 JSON 格式输出以下信息：姓名、年龄、职业” 或 “以表格形式列出产品的名称、价格和销量”。可以提供格式示例，帮助模型理解要求；使用分隔符等符号清晰界定各数据字段；还可添加约束条件，如规定数据的取值范围、必填项等，确保生成的结构化数据准确可用 。

45. 什么是 Prompt 的对抗攻击？如何防范？

Prompt 的对抗攻击是指恶意用户通过精心设计恶意 Prompt，使大模型输出错误、有害或违反伦理的内容。防范措施包括对输入的 Prompt 进行过滤和审核，识别并拦截包含敏感词、恶意指令的 Prompt；使用对抗训练，让模型学习识别和抵御恶意 Prompt；对模型输出进行后处理审查，一旦发现异常输出及时阻断；还可以通过增强模型的鲁棒性训练，提高其对对抗性 Prompt 的免疫力 。

46. 如何在 Prompt 中利用大模型的世界知识？

在 Prompt 中可以直接引用常识性知识或特定领域知识作为背景信息，引导模型基于这些知识进行回答或生成。例如，“根据历史知识，分析工业革命对社会发展的影响”。也可以通过提问的方式，让模型从其学习的世界知识中提取相关内容，如 “列举三个著名的古代建筑，并说明其特点” 。

47. 大模型在处理 Prompt 时，可能会出现哪些语义理解偏差？如何解决？

大模型可能因一词多义、语义模糊、隐喻或文化背景差异等出现语义理解偏差。解决方法包括在 Prompt 中明确语义，使用限定词消除歧义，如 “这里的‘苹果’指水果，而不是公司”；提供更多上下文信息辅助理解；对复杂语义进行拆解解释；还可以通过少样本示例，展示正确的语义理解方式，引导模型准确把握语义 。

48. 如何通过 Prompt 优化大模型的输出速度？

精简 Prompt 内容，去除冗余信息，只保留核心任务描述和必要上下文；避免使用复杂的句式和词汇，采用简洁明了的表达方式；合理设置任务范围，不过度增加任务复杂度；对于一些重复性任务，可以提前训练好模板化的 Prompt，减少模型处理时间；还可以通过调整模型参数或使用更高效的推理引擎，配合优化后的 Prompt 提高输出速度 。

49. 什么是自动 Prompt 生成？有哪些常用方法？

自动 Prompt 生成是利用算法或模型自动生成适合特定任务的 Prompt。常用方法包括基于模板的方法，预先定义好 Prompt 模板，通过填充相关信息生成 Prompt；基于检索的方法，从大量已有的有效 Prompt 库中检索相似任务的 Prompt 进行复用或修改；基于生成模型的方法，如使用语言模型根据任务描述自动生成 Prompt，通过强化学习等方式优化生成的 Prompt 质量 。

50. 如何平衡 Prompt 的简洁性和信息量？

在设计 Prompt 时，首先要明确任务核心，将最关键的信息保留，去除无关紧要的描述。对于复杂任务，可以将信息分层表述，先给出简洁的任务概述，再逐步补充必要细节。利用关键词和短语概括信息，提高信息密度。同时，通过实验和测试，不断调整 Prompt 内容，找到简洁性和信息量的最佳平衡点，确保模型既能获取足够信息，又不会因 Prompt 过于冗长而影响处理效果 。

51. 在跨语言任务中，Prompt 设计有哪些特殊考虑？

跨语言任务中，要考虑不同语言的语法结构、词汇差异和文化背景。Prompt 应采用目标语言的常用表达方式和习惯用语；对于专业术语，要确保准确翻译和使用；可以提供双语示例，帮助模型理解任务；同时，注意语言之间的语义对应，避免因直译导致语义偏差。此外，不同语言模型对 Prompt 的敏感度不同，需要针对具体模型进行优化 。

52. 如何使用 Prompt 让大模型进行创意写作（如诗歌、小说）？

在创意写作 Prompt 中，设定明确的主题、风格、情感基调等，如 “以‘星空’为主题，创作一首浪漫的现代诗歌”。提供一些意象或情节线索激发灵感，例如 “可以围绕流星、星座等元素展开”。还可以引导模型运用特定的修辞手法或写作技巧，如 “使用比喻和拟人手法增强表现力”。此外，通过调整 Prompt 的语气和情感强度，控制创作的氛围 。

53. 当大模型输出出现重复内容时，如何调整 Prompt？

如果模型输出重复，首先检查 Prompt 是否存在模糊或歧义，导致模型无法明确方向而重复生成。可以在 Prompt 中添加更多约束条件，如 “不要重复相同的观点或语句”；引入多样化的指令，要求模型从不同角度思考；或者提供更多示例，展示多样化的输出方式。还可以调整 Prompt 的结构，改变提问方式，引导模型输出更丰富的内容 。

54. 什么是 Prompt 的迁移性？如何提高 Prompt 的迁移性？

Prompt 的迁移性指一个在某任务或领域中表现良好的 Prompt，能够在其他相关任务或领域中也有效应用的能力。提高 Prompt 迁移性的方法包括提取任务的通用特征，设计更抽象、普适的 Prompt 结构；在 Prompt 中使用通用的概念和表述，避免过于具体的领域术语；通过多任务学习，让模型学习不同任务中 Prompt 的共性；还可以建立 Prompt 库，对相似任务的 Prompt 进行分类和总结，方便迁移使用 。

55. 如何通过 Prompt 引导大模型进行情感分析？

在情感分析 Prompt 中，明确说明分析的对象和要求，如 “分析以下文本的情感倾向（积极、消极、中性）”。提供情感分析的示例，包括不同情感倾向的文本及对应分类，帮助模型理解任务。可以要求模型解释判断情感倾向的依据，提高分析的可信度。对于复杂文本，可在 Prompt 中指导模型关注关键情感词汇和语句 。

56. 大模型在处理多模态 Prompt（如图文结合）时面临哪些挑战？如何应对？

多模态 Prompt 面临的挑战包括不同模态信息的融合理解、模态间的语义对齐、模型对多模态数据的处理能力限制等。应对方法是采用合适的多模态模型架构，使其能够有效处理图文等信息；对多模态数据进行预处理和特征提取，将其转化为模型可理解的形式；在 Prompt 中明确各模态信息的作用和关系，引导模型进行综合分析；通过训练和优化，提高模型对多模态信息的协同处理能力 。

57. 如何利用 Prompt 进行大模型的领域适配（如医疗、法律领域）？

在领域适配时，在 Prompt 中使用专业领域术语和规范表述，如医疗领域的疾病名称、诊断标准，法律领域的法规条文、法律术语等。提供领域内的典型案例和任务示例，让模型学习领域知识和任务模式。还可以在 Prompt 中添加领域相关的背景知识和约束条件，引导模型按照领域规则进行输出。此外，结合领域专家的知识，对 Prompt 进行优化和调整 。

58. 当 Prompt 中包含错误信息时，大模型可能会如何表现？如何减少这种影响？

当 Prompt 包含错误信息时，大模型可能会基于错误信息进行推理和生成，导致错误的输出结果；也可能输出矛盾或不合理的内容；还可能出现困惑，无法准确完成任务。减少影响的方法是在 Prompt 中增加纠错机制，如 “如果发现输入信息有误，请指出并给出正确答案”；提供更多正确的背景信息和约束条件，引导模型纠正错误；对模型进行训练，使其具备一定的错误识别和纠正能力 。

59. 如何通过 Prompt 引导大模型进行文本摘要？

在文本摘要 Prompt 中，明确摘要的长度、重点内容方向，如 “生成一段 100 字左右的摘要，突出文章的核心观点”。可以要求模型关注特定的段落或关键词，如 “请对文章的前三个段落进行摘要”。提供摘要示例，展示不同风格和重点的摘要方式，帮助模型理解要求。还可以在 Prompt 中添加指令，让模型去除冗余信息，保留关键内容 。

60. 什么是 Prompt 的动态调整？在实际应用中如何实现？

Prompt 的动态调整是指根据用户输入、模型输出或应用场景的变化，实时修改和优化 Prompt。在实际应用中，可以通过建立反馈机制，收集用户对模型输出的评价和意见，根据反馈调整 Prompt；分析模型输出的结果，若不符合预期则自动修改 Prompt 重新输入；结合实时数据和上下文信息，如用户的历史行为、当前时间地点等，动态生成更合适的 Prompt 。

61. 如何使用 Prompt 让大模型进行代码生成？

在代码生成 Prompt 中，明确编程语言、功能需求和输入输出格式，如 “使用 Python 编写一个函数，实现两个数字的相加，输入为两个整数，输出为它们的和”。提供代码示例结构或关键代码片段，引导模型编写代码；说明代码的性能要求或注意事项，如 “代码要简洁高效，避免使用全局变量”。还可以在 Prompt 中要求模型添加注释，解释代码功能 。

62. 大模型在处理 Prompt 中的隐含信息时能力如何？如何更好地利用隐含信息？

大模型具备一定理解隐含信息的能力，但存在局限性，复杂或隐晦的隐含信息可能导致理解偏差。更好地利用隐含信息，可在 Prompt 中适当补充背景，帮助模型建立关联；使用更明确的引导语句，提示模型挖掘隐含内容，如 “根据这段话的潜在含义，分析作者的真实意图”；通过示例展示隐含信息的解读方式，让模型学习理解技巧 。

63. 如何通过 Prompt 评估大模型的知识储备？

设计包含不同领域、不同难度知识点的 Prompt 进行提问，如科学常识、历史事件、文化知识等。提出需要综合知识进行推理回答的问题，如 “结合地理和历史知识，分析某地区经济发展的原因”。还可以在 Prompt 中设置一些具有迷惑性的错误信息，测试模型能否准确识别并给出正确知识 。

64. 在 Prompt 工程中，如何处理大模型的偏见问题？

首先，在 Prompt 设计时避免使用带有偏见性的表述和示例；对于可能引发偏见的任务，在 Prompt 中明确要求模型保持客观中立，如 “请以无偏见的方式评价不同性别在该领域的表现”。对模型输出进行审查，若发现偏见内容，调整 Prompt 重新引导，或使用后处理方法修正；通过在训练数据中增加多样化、平衡的内容，从根源上减少模型的偏见 。

65. 如何利用 Prompt 让大模型进行对话策略优化？

在 Prompt 中模拟不同的对话场景和用户反馈，要求模型分析当前对话策略的优缺点，并提出优化方案，如 “假设用户对当前回答不满意，应如何调整对话策略以更好满足需求”。提供优秀的对话策略示例，让模型学习借鉴；还可以设定具体的优化目标，如提高用户满意度、增强对话连贯性等，引导模型有针对性地进行优化 。

66. 大模型在处理 Prompt 中的模糊指代时会遇到什么困难？如何解决？

遇到的困难包括无法准确判断模糊指代的具体对象，导致回答错误或不相关；在多指代情况下容易混淆。解决办法是在 Prompt 中明确指代关系，补充相关信息消除模糊性，如 “这里的‘它’指前面提到的那本书”；使用特定的标记或符号清晰标识指代对象；提供上下文线索，帮助模型推理指代内容 。

67. 如何通过 Prompt 引导大模型进行数据清洗？

在 Prompt 中明确数据清洗的任务要求，如去除重复数据、处理缺失值、纠正错误格式等。给出数据示例和清洗后的预期结果，让模型理解清洗标准；提供清洗规则和方法指导，如 “对于缺失的数值数据，使用该列的均值进行填充”。还可以要求模型输出清洗过程和结果说明，便于检查和验证 。

68. 什么是 Prompt 的版本管理？为什么重要？

Prompt 的版本管理是对不同时期、不同用途的 Prompt 进行记录、存储、更新和回溯的过程。它很重要是因为随着业务需求变化和模型迭代，Prompt 可能需要不断优化，版本管理可保留历史版本，方便对比和复用；在多人协作场景下，能明确 Prompt 的修改历史和责任归属；出现问题时，可快速回溯到之前稳定的 Prompt 版本，保障业务连续性 。

69. 如何使用 Prompt 让大模型进行因果关系分析？

在 Prompt 中提出具体的因果分析问题，如 “分析某产品销量下降的原因”。提供相关背景信息和数据，帮助模型建立分析基础；引导模型按照一定的逻辑顺序进行分析，如 “从市场环境、产品自身、竞争对手等方面探讨因果关系”。还可以要求模型提供证据支持其因果分析结论，增强分析的可信度 。

70. 大模型在处理 Prompt 中的时序信息时表现如何？如何优化？

大模型对时序信息有一定处理能力，但复杂的时间序列、时间依赖关系可能造成理解困难。优化方法是在 Prompt 中清晰表述时间顺序和逻辑，使用时间标记和关键词，如 “首先在 2020 年…，随后在 2022 年…”；将时序信息结构化呈现，便于模型识别；提供时序分析示例，让模型学习处理方法；还可增加时间相关的约束条件，引导模型准确处理时序任务 。

71. 如何通过 Prompt 引导大模型进行用户需求分析？

在 Prompt 中提供用户的描述或行为数据，要求模型分析用户的潜在需求，如 “根据用户搜索记录和浏览内容，分析其购买需求”。引导模型从多个维度分析，如功能需求、情感需求、场景需求等；提供需求分析的框架和示例，帮助模型组织分析思路；还可以要求模型对需求进行优先级排序，明确关键需求 。

72. 当 Prompt 涉及敏感信息时，如何保障数据安全？

对涉及敏感信息的 Prompt 进行加密处理，防止传输和存储过程中泄露；采用安全的通信协议（如 HTTPS）进行数据交互；在数据处理环节，严格限制访问权限，仅允许授权人员操作；使用匿名化、去标识化技术，将敏感信息转换为无法识别具体个体的形式；定期对数据安全策略和系统进行审计与更新，及时修复潜在漏洞。

73. 如何利用 Prompt 让大模型进行文本纠错？

在 Prompt 中明确告知模型任务为文本纠错，并提供错误文本示例及正确版本，如 “请找出以下句子中的错别字并改正：‘他迫不急待地跑向操场’”。可要求模型标注错误类型（如字词错误、语法错误、标点错误等），也可指定纠错范围，如 “仅纠正语法错误”。同时，通过引导语句，让模型解释纠错的依据，便于用户理解和验证结果。

74. 什么是 Prompt 的可扩展性？在实际项目中如何实现？

Prompt 的可扩展性指 Prompt 能够适应不同规模、复杂度任务以及业务变化的能力。在实际项目中，可通过模块化设计 Prompt，将不同功能或任务的 Prompt 拆分为独立模块，方便组合与复用；采用参数化 Prompt，将可变部分设置为参数，通过修改参数快速生成不同场景的 Prompt；建立 Prompt 库，按照任务类型、应用领域等进行分类管理，便于快速检索和调用合适的 Prompt。

75. 如何通过 Prompt 引导大模型进行多文档综合分析？

在 Prompt 中提供多个文档的关键信息或链接，明确分析任务，如 “综合以下三份市场调研报告，总结出行业发展趋势”。要求模型先分别提取各文档的要点，再进行整合与归纳；可引导模型关注特定内容，如 “重点分析各文档中关于用户需求的部分”；还可设置输出格式，如以图表或列表形式呈现分析结果，提升可读性。

76. 大模型在处理 Prompt 中的歧义性语言时，有哪些应对策略？

Prompt 设计时，应尽量避免使用歧义性语言，若无法避免，可增加上下文信息消除歧义；使用限定词明确语义范围，如 “这里的‘银行’指金融机构”；通过示例展示正确的理解方式；在模型输出后，对可能存在歧义的回答进行二次提问或引导，进一步确认模型的理解是否准确。

77. 如何使用 Prompt 让大模型进行知识图谱构建？

在 Prompt 中定义知识图谱的主题和节点类型，如 “构建一个关于三国人物的知识图谱，包含人物、事件、关系等节点”。提供具体数据或文本，让模型从中提取实体和关系；给出图谱的结构示例，引导模型按照规范格式输出；可要求模型对提取的知识进行校验和补充，确保知识图谱的完整性和准确性。

78. 当 Prompt 的反馈效果不佳时，如何进行系统性的复盘与改进？

首先，检查 Prompt 的任务描述是否清晰，目标是否明确，若存在模糊之处，重新组织语言；分析提供的上下文信息是否充足，是否对模型产生误导；回顾示例的选择和使用是否恰当，是否能有效引导模型；对比不同版本 Prompt 的输出结果，总结规律；参考用户反馈和实际应用场景需求，结合模型特点，针对性地调整 Prompt 的结构、内容和引导方式。

79. 如何通过 Prompt 引导大模型进行跨领域知识融合？

在 Prompt 中明确跨领域的任务目标，如 “结合生物学和计算机科学知识，提出一种新型的数据处理算法”。提供不同领域的基础知识和案例，帮助模型建立联系；引导模型从不同领域的视角分析问题，鼓励创新思维；要求模型在输出中说明知识融合的思路和依据，便于评估融合效果。

80. 大模型在执行 Prompt 指令时，可能出现哪些执行偏差？如何纠正？

执行偏差可能包括未完全按照指令要求操作、遗漏关键任务步骤、过度解读指令等。纠正方法是在 Prompt 中细化指令，明确任务的具体步骤和要求；增加验证机制，如 “请检查你的回答是否满足以上所有要求”；提供正确的示例，展示指令的准确执行方式；对模型输出进行评估，若存在偏差，通过补充 Prompt 或修改指令重新引导模型。

81. 如何利用 Prompt 进行大模型的个性化定制？

根据用户的偏好、需求和使用场景，在 Prompt 中添加个性化元素，如 “以幽默风趣的风格，为年轻用户生成一份旅游攻略”。可收集用户的历史行为数据和反馈，了解用户的个性化需求，将其融入 Prompt 设计；还可提供多个风格或内容选项，让用户选择，进一步定制 Prompt，使模型输出更符合用户期望。

82. 当处理 Prompt 中的噪声数据时，大模型会受到哪些影响？如何降低影响？

噪声数据可能导致模型理解偏差、输出错误或不相关内容，影响模型性能和可靠性。降低影响的方法包括在 Prompt 中添加去噪指令，如 “忽略文本中的无意义字符和重复内容”；对输入数据进行预处理，提前过滤明显的噪声；通过增加示例和上下文信息，引导模型聚焦关键内容；还可对模型进行抗噪声训练，提高其对噪声数据的鲁棒性。

83. 如何使用 Prompt 让大模型进行用户行为预测？

在 Prompt 中提供用户的历史行为数据，明确预测任务，如 “根据用户过去一年的购物记录，预测其未来三个月可能购买的商品”。引导模型分析行为数据中的模式和规律，可要求模型使用特定的分析方法，如关联规则挖掘、时序分析等；还可设置预测的时间范围、概率阈值等条件，使预测结果更具实用性。

84. 什么是 Prompt 的协同设计？在团队协作中如何开展？

Prompt 的协同设计是指团队成员共同参与 Prompt 的设计、优化和管理。在团队协作中，首先明确各成员的职责，如有人负责需求分析，有人负责 Prompt 编写，有人负责测试评估；建立沟通机制，定期交流设计思路和遇到的问题；使用版本控制工具管理 Prompt，记录修改历史，方便追溯；通过集体评审，对 Prompt 进行优化和完善，确保其质量和效果。

85. 如何通过 Prompt 引导大模型进行风险评估？

在 Prompt 中描述风险评估的对象和范围，如 “对某投资项目进行风险评估，包括市场风险、技术风险、财务风险等”。提供相关数据和背景信息，帮助模型进行分析；要求模型按照一定的评估标准或方法，如风险矩阵法，对风险进行分级和量化；还可引导模型提出风险应对策略，使评估结果更具实际价值。

86. 大模型在处理 Prompt 中的非结构化数据时，有哪些处理方法？

对于非结构化数据（如文本、图像、音频等），在 Prompt 中明确数据类型和处理任务，如 “从这段会议录音中提取关键决策内容”。可利用大模型的多模态处理能力或结合相关工具对数据进行预处理，转换为模型可理解的形式；引导模型采用合适的算法或技术进行特征提取和分析；要求模型将处理结果结构化输出，便于进一步使用。

87. 如何利用 Prompt 优化大模型在问答系统中的表现？

在问答系统中，Prompt 应清晰表述问题，避免模糊性；提供必要的背景知识，帮助模型理解问题；可设置引导语句，如 “请从多个角度回答这个问题”，让模型输出更全面的答案；通过示例展示期望的回答格式和内容深度；还可根据用户反馈，不断调整 Prompt，优化模型的回答准确性和相关性。

88. 当 Prompt 的长度超出模型上下文窗口时，有哪些解决方案？

可将长 Prompt 分割成多个较短的部分，分阶段输入模型，最后整合输出结果；对 Prompt 进行摘要提炼，保留关键信息；采用滑动窗口技术，逐步处理长 Prompt，每次处理一个窗口大小的内容；还可使用专门处理长文本的模型或方法，如长上下文扩展技术，突破模型的上下文限制。

89. 如何使用 Prompt 让大模型进行任务优先级排序？

在 Prompt 中列出多个任务，明确任务的相关信息，如任务目标、时间要求、资源需求等，如 “对以下任务进行优先级排序：任务 A（紧急且重要）、任务 B（重要但不紧急）、任务 C（紧急但不重要）”。引导模型根据一定的优先级评估标准，如紧急程度、重要性、影响范围等进行排序；要求模型说明排序的理由，便于用户理解和验证。

90. 大模型在处理 Prompt 中的情感倾向时，如何提高识别准确性？

在 Prompt 中提供更多带有明确情感标签的示例，让模型学习不同情感的表达方式和特征；引导模型关注文本中的情感词汇、语气词、标点符号等线索；可增加情感分析的维度，如强度、原因等，使模型更深入地理解情感；对模型输出进行后处理，通过人工审核或算法优化，提高情感识别的准确性。

91. 如何通过 Prompt 引导大模型进行创意构思？

在 Prompt 中设定创意主题和方向，如 “构思一个关于未来城市交通的创新方案”。提供启发创意的线索，如相关技术趋势、用户痛点等；鼓励模型突破常规思维，提出新颖独特的想法；可要求模型从多个角度进行构思，如功能、外观、用户体验等；还可通过示例展示优秀创意的特点，引导模型生成高质量的创意内容。

92. 当 Prompt 中存在相互矛盾的信息时，大模型会如何处理？如何避免？

大模型可能会输出矛盾或不确定的结果，或者随机选择其中一个信息进行处理。为避免矛盾信息，在设计 Prompt 时，仔细检查内容的一致性；对于复杂任务，分步骤明确信息，避免同时传递相互冲突的指令；如果不可避免地存在矛盾，在 Prompt 中说明处理规则，如 “当出现矛盾时，以最新提供的信息为准”。

93. 如何利用 Prompt 进行大模型的性能测试？

在 Prompt 中设计多样化的测试任务，涵盖不同难度、类型和数据规模，如简单问答、复杂推理、长文本处理等；设置性能评估指标，如输出准确率、响应时间、资源消耗等；通过大量测试数据和不同的 Prompt 组合，全面评估模型在各种情况下的性能表现；分析测试结果，找出模型性能瓶颈，为优化模型和调整 Prompt 提供依据。

94. 如何使用 Prompt 让大模型进行数据可视化建议？

在 Prompt 中提供数据内容和分析目标，如 “针对某产品的销售数据，提出合适的数据可视化方案”。要求模型根据数据特点（如数据类型、分布、关系等）选择合适的可视化图表类型，如柱状图、折线图、饼图等；引导模型考虑可视化的布局、颜色搭配、标注等设计要素；还可让模型说明选择建议的理由，帮助用户理解和实施。

95. 大模型在处理 Prompt 中的文化差异时，可能会遇到哪些问题？如何解决？

可能遇到对文化特定词汇、习俗、价值观理解错误的问题，导致输出不符合文化背景的内容。解决方法是在 Prompt 中提供文化背景解释，帮助模型理解；使用通用的表达方式，避免过于文化特异性的表述；提供跨文化的示例，展示不同文化下的正确理解和处理方式；还可对模型进行多文化训练，增强其对文化差异的适应能力。

96. 如何通过 Prompt 引导大模型进行决策支持？

在 Prompt 中描述决策问题和相关因素，如 “为公司是否推出新产品提供决策支持，考虑市场需求、成本、竞争等因素”。要求模型对各因素进行分析和评估，可使用量化或定性的方法；引导模型提出不同的决策方案，并分析各方案的优缺点；还可让模型根据一定的决策标准，推荐最优方案，为用户决策提供参考。

97. 当 Prompt 的效果受模型更新影响时，如何快速适配？

及时了解模型更新的内容和变化，分析对 Prompt 效果的影响；针对变化调整 Prompt 的设计，如修改指令、更新示例、调整上下文等；进行 A/B 测试，对比不同版本 Prompt 的效果，找到最优方案；建立 Prompt 监控机制，实时跟踪模型性能，发现问题及时优化适配。

98. 如何利用 Prompt 进行大模型的伦理审查？

在 Prompt 中设定伦理审查的标准和范围，如 “审查以下人工智能应用是否存在伦理问题，包括隐私保护、公平性、透明度等方面”。提供相关的伦理准则和案例，引导模型进行分析判断；要求模型识别潜在的伦理风险，并提出改进建议；通过多轮审查和讨论，确保模型输出符合伦理要求。

99. 如何使用 Prompt 让大模型进行多语言翻译质量评估？

在 Prompt 中提供源语言文本、目标语言译文以及评估标准，如 “从语法准确性、语义一致性、流畅度等方面评估以下中文到英文的翻译质量”。引导模型对比源语言和译文，分析差异和问题；要求模型对翻译质量进行评分，并说明评分依据；还可让模型提出翻译改进建议，提高翻译质量。

100. 请结合实际案例，阐述 Prompt Engineer 在项目中的完整工作流程。

以开发一个智能客服系统为例，Prompt Engineer 首先与产品经理、业务团队沟通，明确项目目标，即构建能准确回答用户问题、提供良好服务体验的客服系统。接着，深入分析用户常见问题和业务需求，收集相关数据和资料。

然后开始设计初始 Prompt，根据问题类型（如产品咨询、售后问题等）编写不同的 Prompt 模板，并添加引导语句和示例，如 “当用户询问产品功能时，按照以下格式回答：功能名称 + 详细介绍”。将设计好的 Prompt 应用到模型中进行初步测试，观察模型的输出结果，检查回答的准确性、相关性和完整性。

根据测试结果进行 Prompt 优化，若模型回答不准确，调整问题表述和引导方式；若回答不完整，补充必要的上下文信息。反复进行测试和优化，同时与开发团队协作，将优化后的 Prompt 集成到客服系统中。

在项目上线后，持续监控模型在实际场景中的表现，收集用户反馈，根据反馈进一步调整 Prompt，不断提升智能客服系统的性能和用户满意度，整个过程体现了 Prompt Engineer 从需求分析、设计、优化到持续改进的完整工作流程。

那么，如何系统的去学习大模型LLM？

作为一名从业五年的资深大模型算法工程师，我经常会收到一些评论和私信，我是小白，学习大模型该从哪里入手呢？我自学没有方向怎么办？这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历，一定要继续看下去！这些问题啊，也不是三言两语啊就能讲明白的。

所以我综合了大模型的所有知识点，给大家带来一套全网最全最细的大模型零基础教程。在做这套教程之前呢，我就曾放空大脑，以一个大模型小白的角度去重新解析它，采用基础知识和实战项目相结合的教学方式，历时3个月，终于完成了这样的课程，让你真正体会到什么是每一秒都在疯狂输出知识点。

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大模型学习指南+路线汇总

我们这套大模型资料呢，会从基础篇、进阶篇和项目实战篇等三大方面来讲解。

①.基础篇

基础篇里面包括了Python快速入门、AI开发环境搭建及提示词工程，带你学习大模型核心原理、prompt使用技巧、Transformer架构和预训练、SFT、RLHF等一些基础概念，用最易懂的方式带你入门大模型。

②.进阶篇

接下来是进阶篇，你将掌握RAG、Agent、Langchain、大模型微调和私有化部署，学习如何构建外挂知识库并和自己的企业相结合，学习如何使用langchain框架提高开发效率和代码质量、学习如何选择合适的基座模型并进行数据集的收集预处理以及具体的模型微调等等。

③.实战篇

实战篇会手把手带着大家练习企业级的落地项目（已脱敏），比如RAG医疗问答系统、Agent智能电商客服系统、数字人项目实战、教育行业智能助教等等，从而帮助大家更好的应对大模型时代的挑战。

④.福利篇

最后呢，会给大家一个小福利，课程视频中的所有素材，有搭建AI开发环境资料包，还有学习计划表，几十上百G素材、电子书和课件等等，只要你能想到的素材，我这里几乎都有。我已经全部上传到CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

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