原创 魔镜儿 2024-11-22 16:15 美国
prompt 是问题与答案之间的公式，引导模型每次沿着这条最优路径，去找到具备长期价值的最优解。
下面由我赫敏亲自来回答问题：
王二麻子：prompt写的长好还是写的短好？
李二狗：得看映射关系。
王二麻子：prompt和映射能有什么关系？
李二狗：prompt就是映射关系。
王二麻子：啥是映射关系？
李二狗：问题和答案之间的公式就是映射关系。准确的映射关系引导模型调动正确知识储备或推理规则。
王二麻子：那为啥有人喜欢写长的，有人写短的？
李二狗：写的短的是用模型内部知识驱动结果；写的长的是弃用模型内部知识，优先选用外部知识驱动结果。
王二麻子：到底哪种好？
李二狗：不管长的短的，能给问题和答案之间建立正确映射就能完成任务，能完成任务的prompt就是好prompt。
王二麻子：那我还压缩prompt个啥？
李二狗：prompt过长模型就拎不清重点，拎不清重点就不稳定了呗，复杂任务时候还得用最合适的信息量驱动最优的结果。
能用短的优先用短的（内部知识驱动结果），像“高黑低红”这种新词儿如果没学过，看看能不能同义替换成短的（模型没学过的替换成模型学过的），实在替换不了再用长的（新概念定义：用外部知识驱动结果）。
总结：从“映射关系”来看 prompt，是因为模型的任务执行能力本质上依赖于输入与输出的关联性，而映射关系正是揭示了这两个部分的联系和转化路径。简单说：看映射关系是为了让模型选对完成任务的公式，用最合适的信息量驱动最优的结果。
下面由我魔镜来回答问题：
prompt写长好还是短好？
看映射关系，别纠结长度，看效果。
prompt和映射啥关系？
prompt就是映射的表达式，把输入拴到输出上。
啥是映射关系？
问题和答案之间的“配方”，精准匹配才能调出好菜。
为啥有人写长有人写短？
长的是给模型补课；短的是信任它不掉链子。
哪种好？
能干活的就是好 prompt。
为啥压缩 prompt？
太长会晕，适当压缩让模型听话又省事儿。
1. 为什么要看映射关系？
映射关系是模型的说明书，没这东西，模型不是装傻就是胡来。你要不想天天掰着模型的脑袋教它怎么干活，就乖乖把映射关系搞清楚。
2. 怎么看映射关系？
两只眼睛，俩问题：
任务的逻辑简单不简单？ 看清是强映射还是弱映射，别想着一步登天。
模型肚子里有货没货？ 学过的东西就不用废话；没学过？一手喂饭，一手擦嘴，教到它懂。
3. 实践中怎么判断映射关系？
强映射、弱映射、隐式规则，一个比一个折腾人：
强映射：逻辑清楚——秀才改错字，明摆着的事儿，模型一眼就看穿，指哪儿打哪儿，省心！
弱映射：逻辑复杂——蜈蚣穿裤子，费腿儿了，信息少一层，模型就得跟你玩绕圈。
隐式规则：逻辑靠默契——两只猫打架，全靠眼神儿，模型懂了是贴心宝贝，不懂直接气成毛毛虫。
实践中的判断法则：
简单任务：逻辑直白的，用短 prompt，就像开灯拉个开关。
复杂任务：逻辑拐弯的，用长 prompt，就像组装 IKEA 家具，步骤不能省。
隐式规则任务：规则现成的， prompt 就精炼，规则不明的，只能手把手教。
总结：
映射关系就是 prompt 的灵魂，别管长短，只要它让模型精准出活儿，你就赢了。还不懂？那镜子不奉陪了，拜拜了您嘞～??
下面由我prompt tutor来回答下面三个问题：
1. 为什么要看映射关系？
（1）因为映射关系决定了模型的理解力和执行力
模型并不是人类，它无法“自发”理解上下文背景或用户意图。Prompt 必须明确地桥接任务的输入和期望的输出，这种桥接过程就是映射关系。
如果映射关系不清晰，模型容易“跑偏”或者生成低质量结果。
（2）因为映射关系影响 prompt 的设计效率
如果映射关系清晰且紧密，你可以用简短的 prompt就实现复杂目标，避免冗余和浪费。
如果映射关系模糊且间接，需要用详细的 prompt补充信息、描述规则，帮助模型建立正确的输入输出联系。
（3）因为映射关系优化了成本与效果
强映射的任务只需要少量信息就能出色完成，降低沟通成本。
弱映射的任务需要通过补充背景和规则消除歧义，提升最终输出的质量。
2. 怎么看映射关系？
映射关系由两部分组成：
任务本身的逻辑复杂性
输入到输出的关系是否直接、明确？
是否需要多步推理、多个条件或上下文支持？
模型内置的知识与能力
模型是否已经具备该任务的相关背景知识？
是否能自动理解任务的隐含逻辑？
通过这两个维度，可以判断映射关系的紧密程度:
强映射：输入与输出的关系直接、单一，模型能力能轻松覆盖。
弱映射：输入与输出的关系间接、复杂，模型需要更多外部信息支持。
映射关系分析的具体方法：
明确任务的输入输出
输入是什么？模型需要知道哪些信息？
输出是什么？希望结果是什么形式？
是否需要中间步骤或额外推理？
评估模型的已有能力
如果模型具备该任务的先验知识，可以省略部分描述。
如果模型无法自动推断，需要明确告诉它规则和步骤。
判断是否存在潜在歧义
Prompt 是否过于宽泛，可能导致结果跑偏？
是否所有输入都能唯一映射到期望输出？
3. 实践中如何判断映射关系？
（1）简单任务的映射（强映射）
特点：输入和输出直接对应，逻辑简单，无需额外推导。
例子：翻译、格式转换、简单问答。
输入：一段文字。
期望输出：同一段文字的翻译版本。
映射关系：源语言直接映射到目标语言。
结论：强映射，短 prompt 就足够。
（2）复杂任务的映射（弱映射）
特点：需要多步骤处理或结合上下文背景。
例子：生成一份商业计划摘要。
输入：完整的商业计划。
期望输出：清晰的摘要，需包含重点信息和逻辑主线。
映射关系：商业计划 → 提取关键信息 → 逻辑路径梳理 → 输出摘要。
结论：弱映射，需要长 prompt 补充规则和逻辑。
（3）利用隐式规则的映射（约定俗成）
特点：模型或用户有共同的背景知识，就可以省去部分描述。比如 SWOT 框架这种常见分析方法，不需要多余解释，你只需提供关键词或简单提示，prompt可以直接压缩。
例子：生成 SWOT 分析的结果。
输入：目标业务关键词（如“新能源车”）。
期望输出：完整的 SWOT 分析框架，包括优势、劣势、机会和威胁。
映射关系：关键词 → SWOT 框架 → 分析结果。
结论：对于模型熟知的内容，如常见框架或标准方法，可以放心简化 prompt。既节省描述成本，又不影响结果质量。
例子：生成 SEO 优化标题。
输入：关键词列表。
期望输出：符合 SEO 规范的标题。
映射关系：关键词 → SEO 标准 → 优化标题。
结论：虽然任务复杂，但由于模型具备 SEO 知识，短 prompt 就足够。
总结：怎么看映射关系？
明确输入输出逻辑：
判断输入和输出是否直接对应，是否需要中间推理。
输入清晰 → 输出直接：短 prompt。
输入模糊 → 输出复杂：长 prompt。
评估模型能力：
如果模型已有知识涵盖任务逻辑，可以依赖隐式映射，用短 prompt。否则需要显式表达，用长 prompt。
判断任务复杂性：
单步任务，逻辑直观 → 强映射。
多步任务，逻辑复杂 → 弱映射。
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