元提示

介绍

元提示是一种高级提示技术，它关注任务和问题的结构和语法方面，而不是它们的具体内容细节。元提示的目标是构建一种更抽象、结构化的方式与大型语言模型（LLMs）进行交互，强调信息的形式和模式，而不是传统的内容中心方法。

主要特点

根据Zhang et al. (2024) (在新标签页中打开)，元提示的关键特征可以总结如下：

1. 面向结构：优先考虑问题和解决方案的格式和模式，而不是具体内容。

2. 以语法为重点：使用语法作为预期响应或解决方案的指导模板。

3. 抽象示例: 使用抽象示例作为框架，说明问题和解决方案的结构，而不关注具体细节。

4. 多功能: 适用于各个领域，能够为广泛的问题提供结构化的响应。

5. 分类方法: 借鉴类型理论，强调提示中组件的分类和逻辑排列。

相较于少样本提示的优势

Zhang et al., 2024 (在新标签页中打开) 报告指出，元提示和少样本提示的不同之处在于，元提示侧重于一种更结构化的方法，而少样本提示则强调内容驱动的方法。

以下示例取自Zhang et al. (2024) (在新标签页中打开)，展示了结构化元提示和少量示例提示在解决MATH基准问题时的区别：

Meta Prompting 相对于少样本提示的优势包括：

1. 令牌效率: 通过关注结构而非详细内容，减少所需的令牌数量。

2. 公平比较: 通过最小化特定示例的影响，为比较不同问题解决模型提供了更公平的方法。

3. 零样本效果：可以视为一种零样本提示的形式，其中特定示例的影响被最小化。

应用程序

通过专注于解决问题的结构模式，元提示为导航复杂主题提供了清晰的路线图，增强了LLM在各个领域的推理能力。

需要注意的是，元提示还假设LLM具有关于正在处理的特定任务或问题的内在知识。由于LLM可以推广到未见过的任务，因此可以利用元提示来利用它们，但性能可能会随着更独特和新颖的任务而下降，就像零样本提示的情况一样。

元提示可能有益的应用包括但不限于复杂推理任务、数学问题解决、编码挑战、理论查询。