LLM指令微调Prompt的最佳实践（五）：文本转换Prompt

文章目录

1. 前言
2. Prompt定义
3. 编写文本转换的Prompt
- 3.1 文本翻译
- - 3.1.1 识别语种
  - 3.1.2 多语种转换
  - 3.1.3 语气转换
  - 3.1.4 综合翻译器
- 3.2 风格转换
- 3.3 文本格式转换
- 3.4 拼写/语法纠错
4. 参考

1. 前言

前情提要：
《LLM指令微调Prompt的最佳实践（一）：Prompt原则
》
《LLM指令微调Prompt的最佳实践（二）：Prompt迭代优化》
《LLM指令微调Prompt的最佳实践（三）：编写文本摘要的Prompt》
《LLM指令微调Prompt的最佳实践（四）：编写推理的Prompt》

本文根据《面向开发者的LLM入门教程》，总结凝练核心内容，加深印象，同时方便快速查阅浏览。

2. Prompt定义

Prompt 是给语言模型提供的输入文本或问题，用于引导模型生成相应的输出或回答。Prompt 可以看作是一个提示或引导，帮助模型理解用户的需求或意图，并生成相关的响应。

主要特点：
（1）引导模型行为：Prompt 用于引导和控制模型的生成行为。通过设计不同的 Prompt，可以让模型生成不同类型的输出，例如回答问题、完成句子、生成故事等。

（2）上下文提供：Prompt 通常包括上下文信息或问题陈述，以帮助模型更好地理解生成任务。例如，给定一段文本让模型续写或提出一个问题让模型回答。

（4）灵活性和适应性：Prompt 可以根据具体任务进行调整和优化，从而提高模型在特定任务上的性能。良好的 Prompt 设计可以显著改善模型输出的质量和相关性。

3. 编写文本转换的Prompt

3.1 文本翻译

3.1.1 识别语种

prompt = f"""
请告诉我以下文本是什么语种: 
```Combien coûte le lampadaire?```
"""
response = get_completion(prompt)
print(response)

这段文本是法语。

3.1.2 多语种转换

from tool import get_completion

prompt = f"""
请将以下文本分别翻译成中文、英文、法语和西班牙语: 
```I want to order a basketball.```
"""
response = get_completion(prompt)
print(response)

中文：我想订购一个篮球。
英文：I want to order a basketball.
法语：Je veux commander un ballon de basket.
西班牙语：Quiero pedir una pelota de baloncesto.

3.1.3 语气转换

prompt = f"""
请将以下文本翻译成中文，分别展示成正式与非正式两种语气: 
```Would you like to order a pillow?```
"""
response = get_completion(prompt)
print(response)

正式语气：您是否需要订购一个枕头？
非正式语气：你想要订购一个枕头吗？

3.1.4 综合翻译器

user_messages = [
  "La performance du système est plus lente que d'habitude.",  # System performance is slower than normal         
  "Mi monitor tiene píxeles que no se iluminan.",              # My monitor has pixels that are not lighting
  "Il mio mouse non funziona",                                 # My mouse is not working
  "Mój klawisz Ctrl jest zepsuty",                             # My keyboard has a broken control key
  "我的屏幕在闪烁"                                             # My screen is flashing
]

import time
for issue in user_messages:
    time.sleep(20)
    prompt = f"告诉我以下文本是什么语种，直接输出语种，如法语，无需输出标点符号: ```{issue}```"
    lang = get_completion(prompt)
    print(f"原始消息 ({lang}): {issue}\n")

    prompt = f"""
    将以下消息分别翻译成英文和中文，并写成
    中文翻译：xxx
    英文翻译：yyy
    的格式：
    ```{issue}```
    """
    response = get_completion(prompt)
    print(response, "\n=========================================")

原始消息 (法语): La performance du système est plus lente que d'habitude.

中文翻译：系统性能比平时慢。
英文翻译：The system performance is slower than usual. 
=========================================
原始消息 (西班牙语): Mi monitor tiene píxeles que no se iluminan.

中文翻译：我的显示器有一些像素点不亮。
英文翻译：My monitor has pixels that do not light up. 
=========================================
原始消息 (意大利语): Il mio mouse non funziona

中文翻译：我的鼠标不工作
英文翻译：My mouse is not working 
=========================================
原始消息 (这段文本是波兰语。): Mój klawisz Ctrl jest zepsuty

中文翻译：我的Ctrl键坏了
英文翻译：My Ctrl key is broken 
=========================================
原始消息 (中文): 我的屏幕在闪烁

中文翻译：我的屏幕在闪烁
英文翻译：My screen is flickering. 
=========================================

3.2 风格转换

在写作中，语言语气的选择与受众对象息息相关。比如工作邮件需要使用正式、礼貌的语气和书面词汇；而与朋友的聊天可以使用更轻松、口语化的语气。

prompt = f"""
将以下文本翻译成商务信函的格式: 
```小老弟，我小羊，上回你说咱部门要采购的显示器是多少寸来着？```
"""
response = get_completion(prompt)
print(response)

尊敬的先生/女士，

我是小羊，我希望能够向您确认一下我们部门需要采购的显示器尺寸是多少寸。上次我们交谈时，您提到了这个问题。

期待您的回复。

谢谢！

此致，

小羊

3.3 文本格式转换

实现 JSON 到 HTML、XML、Markdown 等格式的相互转化。

data_json = { "resturant employees" :[ 
    {"name":"Shyam", "email":"shyamjaiswal@gmail.com"},
    {"name":"Bob", "email":"bob32@gmail.com"},
    {"name":"Jai", "email":"jai87@gmail.com"}
]}

prompt = f"""
将以下Python字典从JSON转换为HTML表格，保留表格标题和列名：{data_json}
"""
response = get_completion(prompt)
print(response)

<table>
  <caption>resturant employees</caption>
  <thead>
    <tr>
      <th>name</th>
      <th>email</th>
    </tr>
  </thead>
  <tbody>
    <tr>
      <td>Shyam</td>
      <td>shyamjaiswal@gmail.com</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Bob</td>
      <td>bob32@gmail.com</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Jai</td>
      <td>jai87@gmail.com</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>

3.4 拼写/语法纠错

利用大语言模型进行自动校对可以极大地降低人工校对的工作量。

text = [ 
  "The girl with the black and white puppies have a ball.",  # The girl has a ball.
  "Yolanda has her notebook.", # ok
  "Its going to be a long day. Does the car need it’s oil changed?",  # Homonyms
  "Their goes my freedom. There going to bring they’re suitcases.",  # Homonyms
  "Your going to need you’re notebook.",  # Homonyms
  "That medicine effects my ability to sleep. Have you heard of the butterfly affect?", # Homonyms
  "This phrase is to cherck chatGPT for spelling abilitty"  # spelling
]

for i in range(len(text)):
    time.sleep(20)
    prompt = f"""请校对并更正以下文本，注意纠正文本保持原始语种，无需输出原始文本。
    如果您没有发现任何错误，请说“未发现错误”。
    
    例如：
    输入：I are happy.
    输出：I am happy.
    ```{text[i]}```"""
    response = get_completion(prompt)
    print(i, response)

0 The girl with the black and white puppies has a ball.
1 Yolanda has her notebook.
2 It's going to be a long day. Does the car need its oil changed?
3 Their goes my freedom. There going to bring their suitcases.
4 You're going to need your notebook.
5 That medicine affects my ability to sleep. Have you heard of the butterfly effect?
6 This phrase is to check chatGPT for spelling ability.