筆者上篇拙文〈如何在ChatGPT內暢所欲「問」？〉反應不錯，有不少讀者問如何加強發問能力及日後發展等等，所以今次承接上題介紹一門新興的學科──提示工程（或譯指令工程，Prompt Engineering），它專注於設計和改善提供給大型語言模型（LLM）及相關軟件/插件（如ChatGPT、GPT-4、文心一言、Bing、DALL.E、Stable Diffusion、Midjourney等）的輸入，以改善它們的性能和準確性。
提示工程涉及仔細選擇輸入的單詞和短語，以及輸入的整體結構和組織。隨着LLM的普及和應用的擴展，提示工程將成為一種重要的新行業，各行各業都需要這種專業人才。
理解模型限制 改善輸入資訊
在過去幾年裏，LLM已經引起了廣泛關注和研究。它們被應用於聊天機器人、語音助手、文本生成、機器翻譯等領域。然而，這些模型的性能和準確性仍然存在許多限制，其中之一就是輸入的品質。如果輸入太簡單，錯誤或不到位，就會費時失「是」，得不到所需答案。時間損失是其次，拿到錯誤資料更是可大可少！
提示工程的核心，是理解LLM的工作原理和限制。這包括了解模型的架構、訓練資料、上下文感知、推理和生成文本的機制等。這些知識可以幫助提示工程師更好地設計和改善輸入資訊，以便LLM可以更準確地理解和處理（可參考上文）。
提示工程將成重點新行業
隨着LLM的普及和應用的擴展，提示工程將成為一種重要的新行業。在香港，各行各業都需要這種專業人才，例如在金融、醫療、零售、教育、製造業、媒體和其他領域中，人們需要使用LLM來處理大量的文本和語音資料，並從中提取有用的資訊，例如：
在醫療領域，提示工程師可以説明設計和改善LLM的輸入資訊，以便更準確地生成有關疾病性質、治療方案和藥物的資訊。例如，日務繁忙的醫生可以透過提示工程師，查詢某病症的即時社區醫療資訊，或者從大量的醫學文獻中提取最新的研究成果，減輕對藥廠或既得利益者報告的依賴。
在金融領域，提示工程師可以更準確、快速地生成市場趨勢、投資策略和風險管理等資訊。例如，投資者可以使用提示工程師設計的建模，查詢特定股票或基金的資訊，或者從大量中外財經新聞中提取有價值的資訊，綜合生成不同時段的報告，如日報、年報、季報，也可剔除某些地區資訊的影響。
在零售領域，提示工程師可以更準確地生成消費者行為、市場趨勢和產品等資訊。例如，零售商可以使用提示工程師設計的大數據建模，了解消費者的購買偏好和不斷轉變的需求，或者從大量的市場調查中，獲取有價值的資訊。
在教育領域，提示工程師可以為教師和學生提供智慧輔助教學工具。例如，他們可以應用數以百計的AI插件，為學生提供即時的學術問題解答（包括數學程式、視頻、繪畫音樂及其導賞等）。提示工程師也可以設計自動評估系統，以分析學生的作業、考試答案和個人學習行為等等。
成為提示工程師的先決條件
要成為一名成功的提示工程師或提示工程顧問（Prompt Engineer/Prompt Engineering Consultant），需要具備一些關鍵技能和能力。首先，需要具備紮實的自然語言處理和人工智慧知識，包括深度學習、神經網路、預訓練模型等。其次，需要具備創新思維和設計能力，以便設計和改善提示和輸入。此外，還需要具備良好的溝通能力和團隊合作能力，以便與資料科學家、軟體工程師和其他專業人才合作。
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