提示工程的技术与策略分类

提示工程（Prompt Engineering）在自然语言处理（NLP）中是一个不断发展的领域，它涉及到如何设计输入提示（prompts）来引导预训练语言模型更好地执行特定任务。以下是一些关键的技术和策略分类，以及相关的参考文献内容：

1. **直接提示（Direct Prompting）**：
   - 直接向模型提出问题或任务描述。
   - 参考文献：Li et al. (2021) "Prompting Makes Pre-training Better" 提出了直接提示在预训练模型中的应用。

2. **填充式提示（Fill-in-the-Blank Prompting）**：
   - 提供部分信息并留出空白，让模型填充缺失的部分。
   - 参考文献：Schick & Schütze (2021) "Are You Talking to a GPT? An Empirical Study of Conversations with Language Models" 探讨了填充式提示在对话系统中的应用。

3. **选择式提示（Multiple Choice Prompting）**：
   - 提供几个选项，让模型从中选择最合适的答案。
   - 参考文献：Wei et al. (2021) "How to Ask? A Comparative Study of Question Formulations for Knowledge Base Population" 研究了选择式提示在知识库构建中的效果。

4. **思维链提示（Chain of Thought Prompting）**：
   - 提供一系列逻辑步骤或推理过程，引导模型逐步推导出答案。
   - 参考文献：Kojima et al. (2021) "Towards Understanding How Chain of Thought Helps Language Models Answer Questions" 探讨了思维链提示如何帮助模型回答问题。

5. **模板化提示（Templated Prompting）**：
   - 使用预定义的模板来格式化提示，确保模型能够理解并按照预期响应。
   - 参考文献：Zhang et al. (2020) "Learning to Prompt for Text Generation" 研究了模板化提示在文本生成中的应用。

6. **上下文提示（Contextual Prompting）**：
   - 提供与任务相关的背景信息或上下文，帮助模型更好地理解任务。
   - 参考文献：Brown et al. (2020) "Language Models are Few-Shot Learners" 展示了上下文提示在少样本学习中的效果。

7. **交互式提示（Interactive Prompting）**：
   - 通过与用户交互，动态生成或调整提示，以适应不同用户的需求。
   - 参考文献：Liu et al. (2020) "Pre-Trained Models for Natural Language Processing: A Survey" 讨论了交互式提示在NLP任务中的应用。

8. **多步提示（Multi-Step Prompting）**：
   - 将复杂任务分解为多个步骤，每个步骤使用单独的提示。
   - 参考文献：Wei et al. (2021) "Multi-Step Inference for Conversational Question Answering" 研究了多步提示在对话问答中的应用。

9. **引导式提示（Guided Prompting）**：
   - 通过提问或引导性语言，促使模型生成更详细或更深入的输出。
   - 参考文献：Das et al. (2020) "Guided Prompting for Commonsense Reasoning" 探讨了引导式提示在常识推理中的应用。

10. **对比提示（Contrastive Prompting）**：
    - 提供正反例或对比选项，帮助模型区分不同概念或类别。
    - 参考文献：Xie et al. (2021) "Unsupervised Data Augmentation by Contrastive Prompting" 研究了对比提示在数据增强中的应用。

11. **元提示（Meta-Prompting）**：
    - 通过元认知提示，引导模型进行自我反思或调整其生成策略。
    - 参考文献：Schick & Schütze (2021) "Meta-learning by Language Models" 讨论了元提示在元学习中的应用。

12. **条件提示（Conditional Prompting）**：
    - 根据特定条件或约束生成提示，如时间、地点或情境。
    - 参考文献：Zhang et al. (2021) "Conditional Text Generation with Pretrained Language Models" 研究了条件提示在文本生成中的应用。

13. **启发式提示（Heuristic Prompting）**：
    - 使用启发式问题或提示，激发模型的创造性思维。
    - 参考文献：Liu et al. (2020) "Heuristic Prompting for Commonsense Question Answering" 探讨了启发式提示在常识问答中的应用。

14. **限制性提示（Restrictive Prompting）**：
    - 通过限制性语言或指令，控制模型的输出范围或风格。
    - 参考文献：Gao et al. (2021) "Restrictive Prompting for Controllable Text Generation" 研究了限制性提示在可控文本生成中的应用。

15. **适应性提示（Adaptive Prompting）**：
    - 根据模型的响应动态调整提示，以优化任务性能。
    - 参考文献：Wei et al. (2021) "Adaptive Prompting for Task-Adaptive Pre-Trained Language Models" 讨论了适应性提示在任务适应性模型中的应用。

16. **跨语言提示（Cross-Lingual Prompting）**：
    - 为多语言任务设计提示，考虑不同语言的特性和表达习惯。
    - 参考文献：Xu et al. (2021) "Cross-Lingual Language Model Pretraining" 研究了跨语言提示在多语言预训练中的应用。

17. **可解释性提示（Explainable Prompting）**：
    - 设计提示以增加模型输出的可解释性，帮助用户理解模型的决策过程。
    - 参考文献：Liu et al. (2021) "Explainable AI for Text Classification: An Empirical Study of Model-Agnostic and Model-Specific Interpretability" 探讨了可解释性提示在文本分类中的应用。

18. **零样本提示（Zero-Shot Prompting）**：
    - 在没有进行任何微调的情况下，直接使用预训练模型响应提示。
    - 参考文献：Brown et al. (2020) "Language Models are Few-Shot Learners" 展示了零样本提示在少样本学习中的效果。

19. **少样本提示（Few-Shot Prompting）**：
    - 在只有少量标注数据的情况下，使用提示引导模型完成特定任务。
    - 参考文献：Schick & Schütze (2021) "Few-Shot Learning with Language Models" 讨论了少样本提示在少样本学习中的应用。

20. **多模态提示（Multimodal Prompting）**：
    - 结合文本与其他模态（如图像、声音）设计提示，引导模型进行跨模态理解。
    - 参考文献：Radford et al. (2021) "Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision" 研究了多模态提示在视觉模型中的应用。

这些参考文献展示了提示工程在不同NLP任务中的应用和效果，为进一步的研究和实践提供了理论基础和实证支持。