卷首语：我所知的是我自己非常无知，所以我要不断学习。
写给AI入行比较晚的小白们（比如我自己）看的，大神可以直接路过无视了。
主动提示 (Active Prompt) 是一种结合了主动学习（Active Learning）和提示工程（Prompt Engineering）的技术，旨在通过迭代地选择最有信息量的样本进行标注，并利用这些标注样本来优化大语言模型（LLM）的提示，从而提高 LLM 在特定任务上的性能。与传统的提示工程方法不同，Active Prompt 不仅仅关注提示的设计，还关注如何选择最有价值的样本来构建提示，从而更有效地利用有限的标注资源。
以下是对 Active Prompt 技术的详细解读：
1. 主动提示的核心思想
(1) 传统提示工程的局限性
- 传统的提示工程通常依赖于人工设计的少量示例（few-shot examples）来构建提示。
- 这些示例的选择通常是随机的或基于经验的，可能无法充分利用标注数据。
- 对于复杂的任务，少量示例可能不足以让 LLM 掌握任务的规律。
(2) 主动学习的引入
- 主动学习是一种机器学习方法，旨在通过选择最有信息量的样本进行标注，从而减少标注成本，提高模型性能。
- Active Prompt 将主动学习的思想引入提示工程，通过迭代地选择最有价值的样本来构建提示。
(3) Active Prompt 的解决方案
- Active Prompt 通过一个“选择器”（Selector）来评估未标注样本的信息量。
- 选择器会选择信息量最大的样本进行标注，并将这些标注样本添加到提示中。
- 通过迭代地选择和标注样本，Active Prompt 可以逐步优化提示，提高 LLM 的性能。
2. Active Prompt 的工作流程
Active Prompt 的工作流程可以分为以下几个步骤：
(1) 任务定义
- 明确任务的目标和评估指标。
- 例如：
- 任务：情感分类（将文本分为正面、负面或中性）。
- 评估指标：准确率、F1 分数。
(2) 初始提示
- 提供一个初始提示，可以包含少量示例或不包含示例。
- 例如：
初始提示：请判断以下文本的情感：
(3) 未标注样本集
- 准备一个未标注的样本集。
- 例如：
未标注样本： - "这部电影太棒了！" - "我对这个产品非常失望。" - "天气预报说明天会下雨。"
(4) 选择器 (Selector)
- 使用选择器评估未标注样本的信息量。
- 选择器的实现方法可以包括：
- 不确定性采样 (Uncertainty Sampling)：选择 LLM 预测最不确定的样本。
- 多样性采样 (Diversity Sampling)：选择与已标注样本差异最大的样本。
- 预期模型变化 (Expected Model Change)：选择预计对模型影响最大的样本。
(5) 样本标注
- 对选择器选出的样本进行人工标注。
- 例如：
标注样本： - "这部电影太棒了！" (正面) - "我对这个产品非常失望。" (负面)
(6) 提示更新
- 将标注样本添加到提示中，更新提示。
- 例如：
更新后的提示： 请判断以下文本的情感： - "这部电影太棒了！" (正面) - "我对这个产品非常失望。" (负面)
(7) 迭代优化
- 重复步骤 (4) - (6)，迭代地选择、标注和更新提示，直到满足停止条件（如达到预定的标注预算或性能目标）。
3. Active Prompt 的关键组件
Active Prompt 的实现通常包括以下关键组件：
(1) 大语言模型 (LLM)
- LLM 是 Active Prompt 的核心，负责执行任务和评估样本的不确定性。
(2) 选择器 (Selector)
- 选择器负责评估未标注样本的信息量，并选择最有价值的样本进行标注。
(3) 标注器 (Annotator)
- 标注器负责对选择器选出的样本进行标注。
- 通常是人工标注，也可以是自动标注（如使用另一个更强大的模型）。
(4) 提示构建器 (Prompt Builder)
- 提示构建器负责将标注样本添加到提示中，更新提示。
(5) 迭代控制器 (Iteration Controller)
- 迭代控制器负责控制迭代过程，决定何时停止迭代。
4. Active Prompt 的优势
(1) 提高标注效率
- Active Prompt 通过选择最有信息量的样本进行标注，减少了标注成本，提高了标注效率。
(2) 提升 LLM 性能
- 通过迭代地优化提示，Active Prompt 可以提高 LLM 在特定任务上的性能。
(3) 适应复杂任务
- 对于复杂的任务，Active Prompt 可以通过选择更多样、更具代表性的样本来构建提示，从而更好地捕捉任务的规律。
(4) 减少偏差
- 通过主动选择样本，Active Prompt 可以减少由于样本选择偏差导致的模型偏差。
5. Active Prompt 的局限性
尽管 Active Prompt 有许多优势，但它也存在一些局限性：
(1) 选择器设计的挑战
- 选择器的设计对 Active Prompt 的效果至关重要。
- 如果选择器不能准确评估样本的信息量，可能会导致选择次优的样本。
(2) 冷启动问题
- 在初始阶段，由于缺乏标注样本，选择器的效果可能不佳。
(3) 计算成本
- Active Prompt 需要多次调用 LLM 来评估样本的不确定性，计算成本较高。
(4) 标注延迟
- 由于需要人工标注，Active Prompt 的迭代过程可能会比较耗时。
6. Active Prompt 的应用场景
Active Prompt 技术适用于以下场景：
(1) 标注资源有限的任务
- 当标注资源有限时，Active Prompt 可以通过选择最有价值的样本进行标注，提高标注效率。
(2) 复杂任务
- 对于复杂的任务，Active Prompt 可以通过选择更多样、更具代表性的样本来构建提示，从而更好地捕捉任务的规律。
(3) 需要快速迭代的任务
- 当需要快速迭代优化 LLM 性能时，Active Prompt 可以提供一种有效的迭代优化策略。
(4) 减少模型偏差
- 当需要减少由于样本选择偏差导致的模型偏差时，Active Prompt 可以通过主动选择样本来缓解这个问题。
7. Active Prompt 与其他技术的比较
(1) 与传统提示工程的比较
- 传统提示工程：通常依赖于人工设计的少量示例。
- Active Prompt：通过主动学习选择最有信息量的样本来构建提示。
(2) 与主动学习的比较
- 主动学习：通常应用于传统的机器学习任务，如分类、回归。
- Active Prompt：将主动学习的思想应用于提示工程，优化 LLM 的提示。
(3) 与自洽性（Self-Consistency）的结合
- 可以将 Active Prompt 与自洽性结合。在评估样本不确定性时，可以考虑 LLM 在多次采样中的一致性。
主动提示 (Active Prompt) 是一种结合了主动学习和提示工程的技术，旨在通过迭代地选择最有信息量的样本进行标注，并利用这些标注样本来优化 LLM 的提示，从而提高 LLM 在特定任务上的性能。它的核心优势在于：
- 提高标注效率。
- 提升 LLM 性能。
- 适应复杂任务。
- 减少偏差。
尽管 Active Prompt 面临选择器设计、冷启动问题等挑战，但它在标注资源有限、复杂任务、需要快速迭代等场景中的应用潜力巨大。未来，随着主动学习和提示工程技术的不断发展，Active Prompt 有望在更多领域发挥重要作用。
Active Prompt 的核心理念——主动选择最有价值的样本来构建提示，为提示工程提供了新的思路，也为大语言模型的应用开辟了更广阔的可能性。