不懂AI大模型的训练原理？难怪你写的提示词总 “翻车”

提示词的有效性背后，是一整套模型认知的支撑。本文将从产品经理视角，拆解大模型训练的关键原理，帮助你建立提示词设计的底层心智，让“翻车”变“飞车”。

AI大模型就像一个超级博学的朋友。但这个朋友有个特点–他需要你说得非常清楚，他才能给你最好的回答。

如果你只是随便说”给我写点东西”，他可能会写出完全不是你想要的内容。但如果你说”帮我写一封正式的求职邮件，应聘软件工程师职位”，他就能给你还不错的回复了。

其实，这真不能全怪大模型“笨”，因为大模型不是真的在“思考”，而是靠着海量文本训练出的 “猜词本能”，一个又一个地猜下一个词。

而你写下的提示词，就是给它定好 “猜词” 的起点。搞懂这个底层逻辑，你才能写出让AI理解你需求的提示词，再也不用对着屏幕叹气说 “它怎么又不懂我”。

比如，你给它一句话的开头：“我喜欢”，它会根据学到的知识预测下一个最可能的词是什么。可能是“代码”、“模型”，或者其他词。它会计算每个词出现的概率，然后选择最合适的那个。下面是笔者做的示意图。

这个预测下一个单词的过程叫做“自回归生成”。大模型采用自回归机制，逐个单词地生成目标句子。

对于每个时间点t，解码器会利用先前生成的单词来预测第t个目标单词。然后在下一个时间点t+1，大模型需要结合刚预测出的第t个目标单词，去预测第t+1个目标单词。就像写作文一样，你写完第一个词，再根据前面的内容写第二个词，以此类推。

那么，大模型是怎么依赖这种自回归机制，变得知识渊博的呢？

大语言模型能力的提升来自预训练和微调两个阶段的训练。

第一阶段：预训练

预训练是大模型能力的基础，输入是大规模的无标注文本片段，比如书籍、网页、论文等，输出是对 “下一个词” 的预测。

举例来说，模型的输入是一段连续文本– “人工智能是指让计算机模拟人类智能的”，训练目标是让模型预测 “的” 后面最可能出现的词（比如 “技术”）。通过海量数据训练，模型会学习到：

语法、句式等人类语言规则：比如“的”后面通常接名词；
概念、逻辑等基本知识：比如“人工智能”常与“机器学习”“深度学习”关联；
任务指令：比如看到“总结：”时，后续文本倾向于简洁概括前文；比如看到“问题：”时，后面应该跟着回答。

通过这样的学习，模型掌握了语言的规律、知识之间的关系，以及不同场景下应该如何表达。

第二阶段：微调

就像一个人专门训练某个技能。比如，专门训练大模型去学习文学、小说，这让模型在特定的写作任务上表现更好。

为了让模型更适配专业知识问答、专业内容创作等具体任务，我们可以对大模型进行微调。这里的常见输入是用户可能提出的问题（question）和专家的标准回答（answer）。比如在电商客服场景：

[
{
“question”: “收到的商品有破损，怎么处理？”,
“answer”: “非常抱歉给您带来不便！请您先拍摄商品破损处及快递面单的清晰照片，然后联系在线客服上传图片，我们会为您安排补发或退款，运费由我们承担。”
},
{
“question”: “衣服尺码不合适，可以退换吗？”,
“answer”: “您好，支持7天无理由退换哦~ 请确保商品吊牌完整、未穿洗，您可以在订单页申请退换货，系统会引导您完成后续流程，退回运费在商品验收后会自动返还。”
},
{
“question”: “优惠券怎么使用？”,
“answer”: “下单时在结算页面，点击「优惠券」选项，选择您想使用的优惠券即可抵扣相应金额。注意每张优惠券都有使用门槛和有效期哦~”
}
]

这类数据能让大模型学习客服场景的专业话术、问题解决流程和用户沟通技巧，微调后模型可以更自然地处理用户咨询，减少人工客服的工作量。

现在你明白了，大模型本质上是根据前文来猜测后面应该写什么。但问题来了：它学会了太多东西！它可以写诗、写代码、回答问题、编故事…没有你的指引，它根本不知道你想要哪种回复。这就像你走进一个超大的图书馆，如果没有索引和指引，你很难找到你要的那本书。

而提示词，就是你的“图书馆索引”，通过描述清晰、具体的用户需求，引导大模型激活正确的知识和生成模式。提示词的能力具体体现在三个层面：

1、定义任务目标，选定知识来源

提示词通过明确任务类型，比如写一首诗、翻译这句话等，让大模型知道调用哪方面的人类知识去完成任务。比如输入”月亮”，大模型可能写：