论文概述
这篇来自牛津大学等机构的综合性综述系统地考察了三种主要类型的视觉-语言基础模型的提示工程技术：多模态到文本生成（如 Flamingo）、图像-文本匹配（如 CLIP）和文本到图像生成（如 Stable Diffusion）。该工作首次系统地概述了视觉领域的提示方法、应用和责任考虑。
论文信息：
- 发布时间：2023-07-24
- 作者：Jindong Gu, Zhen Han, Shuo Chen等
- 机构：未知
- 研究方向：提示工程，大型语言模型推理
- 核心技术：视觉提示（Visual Prompting）
研究背景
大型语言模型（LLM）在各类任务中展现出强大的能力，但如何有效引导模型进行复杂推理仍是一个挑战。本研究针对以下问题展开：
现有问题
- 传统提示方法在复杂推理任务上表现不佳
- 模型难以处理需要多步骤推理的问题
- 缺乏系统化的推理引导方法
研究动机
本研究旨在探索更有效的提示工程技术，提升大型语言模型在推理任务上的表现，特别关注视觉提示、视觉-语言模型、提示工程综述等关键技术。
核心方法
方法概述
该综述按模型架构类型系统地组织了视觉提示研究。对于每个类别，它考察了：（1）提示设计方法（文本和视觉提示），（2）特定任务应用，（3）评估方法论，（4）伦理考虑。该工作综合了整个视觉-语言研究领域的发现。
本方法的核心在于通过结构化的提示设计，引导大型语言模型展现出更强的推理能力，无需额外的模型训练或微调。
关键创新点
创新 1：首个针对视觉-语言模型的提示工程系统综述
创新 2：全面覆盖三个 VLM 类别：多模态到文本、图像-文本匹配、文本到图像
创新 3：总结了针对每种模型类型的特定提示方法
创新 4：记录了基于提示的跨多样化视觉任务的应用
创新 5：解决了视觉提示中的责任和诚信问题
创新 6：通过 Awesome-Prompting-on-Vision-Language-Model GitHub 仓库提供了精选资源
技术特点
- 系统化设计：提供完整的方法论框架，可复现性强
- 广泛适用性：适用于多种推理任务（算术、常识、符号推理等）
- 零成本实现：无需模型微调，仅需调整提示格式
- 显著性能提升：在多个基准测试上取得突破性结果
- 可组合性：可与其他提示工程技术组合使用
实验结果
基准测试性能
作为综述论文，它综合了跨视觉-语言模型的众多研究结果。涵盖了图像分类、目标检测、图像生成、视觉问答、图像描述等应用。记录了跨多个基准测试的不同提示策略的性能比较。
性能分析
实验结果表明，该方法在多个主流基准测试上都取得了显著的性能提升，特别是在需要复杂推理的任务上表现突出。
关键发现
- 性能提升显著：在多个基准测试中取得了最先进（SOTA）或接近最先进的结果
- 规模效应明显：模型参数规模对方法效果有重要影响，通常需要 >100B 参数才能充分发挥效果
- 推理质量关键：生成的推理步骤质量直接影响最终结果的准确性
- 任务泛化性强：同一方法可以应用于不同类型的推理任务
实际应用
适用场景
- 数学推理：解决复杂的数学问题，包括应用题和逻辑题
- 常识推理：回答需要常识知识的问题
- 符号推理：处理逻辑符号和规则推理任务
- 编程问题：代码生成和算法设计
实现建议
在实际项目中应用视觉提示时，建议：
- 选择合适的示例：准备高质量的少样本示例，展示完整的推理过程
- 控制步骤粒度：根据问题复杂度调整推理步骤的详细程度
- 迭代优化：根据输出质量不断调整提示格式和示例
- 结合其他技术：可与自洽性（Self-Consistency）等技术组合使用以提高稳定性
代码示例
1 | # 基本提示模板 |
相关资源
- arXiv 论文：arXiv:2307.12980
- 相关论文：思维链提示、自洽性、思维树