在使用大型語言模型（LLM）如 ChatGPT 時，您可能已經注意到，為了讓模型生成符合預期的回應，設計適當的提示（Prompt）至關重要。本文將探討提示對 LLM 模型的重要性，以及為什麼 LLM 模型需要透過提示才能有效運作。 提示與 LLM 模型的關聯 提示是引導語言模型生成特定回應的輸入內容。在與 LLM 模型互動時，我們提供的每個問題或指令都可視為一個提示。這些提示決定了模型回應的方向，並影響其生成內容的品質和相關性。 範例： 提示：「請撰寫一篇文章。」 提示：「請撰寫一篇探討 ChatGPT 對教育學習影響的文章。」 提示：「請撰寫一篇探討 ChatGPT 對教育學習影響的文章，內容需包含以下要點，字數約 500 字：1. 對教師教學的影響；2. 對學生學習的影響。」 從上述範例可以看出，提示的明確程度直接影響模型生成內容的品質。 為什麼 LLM 模型需要提示？ 引導模型生成期望的輸出：LLM 模型透過深度學習技術，特別是基於 Transformer 架構的神經網路，從大量文本資料中學習語言模式和語義。然而，模型需要透過提示來了解使用者的具體需求，從而生成相應的回應。 強化上下文理解：自注意力機制使模型能夠捕捉輸入序列中各元素之間的關聯，進而提高語義理解的精確性。透過適當的提示，模型可以更好地理解上下文，生成連貫且相關的回應。 控制和引導：LLM 模型具備強大的泛化能力，但如果沒有明確的提示，模型可能無法確定當前的任務目標。透過提示，使用者可以指導模型，確保其回應符合預期。 LLM 的「文字接龍」機制 LLM 模型的回應生成過程類似於「文字接龍」遊戲。模型基於已給定的文本序列，評估下一個最可能的詞彙，逐步生成完整的回應。這種方式使模型能夠根據上下文生成連貫且有意義的內容。 範例： 提示：「高」 *模型可能生成：「高雄市是台灣的主要城市之一...」 提示：「高興」 *模型可能生成：「高興之餘，我們也應該保持謙遜...」 透過提示，模型能夠預測並生成與上下文相關的內容。 結語 提示是與 LLM 模型互動的關鍵。精心設計的提示不僅能提高模型回應的品質，還能確保其回應符合使用者的需求和期望。未來的章節將進一步探討提示工程的技術和實踐方法。