看了李继刚在 AI 创新者大会的演讲《提示词的道与术》，收获很大，我分享一下学习笔记。
李继刚：提示词（Prompt）的本质是表达的艺术
一、提示词的本质是表达
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本意、文意和解意的概念：
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本意：指的是人们脑海中的想法，即人们想要做的事情或目标。
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文意：是本意的符号化表达，也就是通过提示词来描述这些想法。
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解意：是指让大模型理解人的想法，即如何将人的想法转化为大模型能够解读的形式。
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提示词的作用：
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提示词的目的是将人的想法（本意）准确无误地传达给大模型（解意）。
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优秀的提示工程师能够通过精心设计的提示词（文意）来缩小本意与解意之间的差距，确保信息的准确传递。
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提示词的优化：
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首先，需要精准地描绘本意，即明确告诉大模型我们想要做什么。
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其次，优化文意，即优化提示词，以确保本意能够尽可能无损地传递给大模型。
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最后，虽然提示词不能提升大模型的理解能力，但可以选择理解能力更强的大模型来提高整体的效果。
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而本意是什么呢？
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经验：经验是想法的具象化，意味着它是将抽象的想法转化为具体、可感知的事物的过程。经验是人们理解想法的基础，因为没有实际体验或感受的想法就像是没有根基的空中楼阁，无法真正被理解和把握。
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词汇：词汇是经验在语言上的映射，它将具体的体验和感受转化为语言中的符号，即想法的符号化形式。通过词汇，人们可以将复杂的经验和感受用简单的语言来表达，使他人能够理解。
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知识：知识是对词汇含义的详细解读和描述，它帮助人们将想法转化为精确的词汇。知识提供了对词汇背后含义的深入理解，使得人们能够更准确地使用词汇来表达想法。
二、提示词的方法论
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静态视角：在静态视角下，视窗的第一和第四象限代表了大多数人比较熟悉的沟通方式。第二象限要求更高的提问能力，需要人们不断学习和提高。第三象限则涉及到人与大模型共同探索未知领域和边界。
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动态视角：从动态的角度看，随着大模型知识的增加（X 轴下移），个体如何扩展自己的认知边界（控制 Y 轴）变得非常重要。
三、提示词的压缩
对于大模型来说，最容易理解的符号是向量，然后是 token、单词、句子等。对于人类来说，这个顺序是相反的。在这个过程中，单词成为了人与大模型之间沟通的最高效形式。李继刚特别提到了 LISP 语言，这是一种将函数视为一等公民的函数式编程语言，其代码形式与数据形式相同，这种简洁性设计非常适合作为单词之间的“粘合剂”，以构建最极致压缩的提示词表示。
李继刚的这个猜想经过实验验证，发现大模型（尤其是 Claude）确实能够理解这种形式的提示词。这种能力体现了《庄子》中所说的“得其意，忘其言”，即在理解了意图之后，可以忽略具体的言辞。
四、总结
提示词工程是与大语言模型沟通的桥梁，它是一门艺术，需要深入理解模型的能力和局限性，并根据不同场景灵活调整提示词设计。避免常见误区，比如提示词工程可以解决一切问题、一套提示词适合所有场景和模型、提示词越复杂越好、提示词的示例越多越好，掌握核心技巧，重视用户输入的质量，并不断调优提示词，是提示词工程成功的关键。
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