一、核心思想：Prompt Engineering 与 In-Context Learning

Prompt Engineering（提示词工程）之所以能够提升大模型效果，是因为它充分利用了大模型的 In-Context Learning（上下文学习） 能力。
简单来说，Prompt Engineering 就是在“如何通过合适的输入（prompt）来激发模型最优表现”的过程中，不断探索最有效的提示方式。

In-Context Learning 的概念最早在 GPT-3 中被正式提出，但其实这种现象在 GPT-2 时期就已经出现了。

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二、从 GPT-2 到 GPT-3：In-Context Learning 的演化

在 GPT-2 的论文《Language Models are Unsupervised Multitask Learners》中，作者提出语言模型可以在 零样本（Zero-Shot） 的条件下完成任务，不需要修改模型结构或参数。

例如：

• 文本摘要任务：只需在文章后加上 “TL;DR:”（意为“总结如下”），模型就能自动生成文章摘要。

• 翻译任务：输入若干格式为

  english sentence = french sentence
  

  的平行语料后，再输入

  english sentence =
  

  模型就能生成对应的法语翻译。

这些例子说明：即使是 GPT-2 这种相对较小的模型，也已经具备了一定的“从上下文中学习任务”的能力，而 GPT-3 只是将这种能力大幅增强了。

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三、什么是 In-Context Learning？

在 GPT-3 的研究中，研究者发现：当给模型提供若干“输入-输出示例”作为上下文时，模型能理解当前任务类型，并在新样本上给出正确答案。
这种现象被称为 In-Context Learning（ICL）。

即使没有示例，模型在处理更长、更详细的 prompt 时，其预测结果往往也更准确。这表明，大模型确实能从 prompt 中学习任务模式和上下文线索。

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四、In-Context Learning 的工作原理（目前的几种解释）

目前学界对 ICL 的内部机制仍未完全统一，但主要存在三种解释方向：

1️⃣ 贝叶斯推断假说

论文《An Explanation of In-Context Learning as Implicit Bayesian Inference》提出：

大模型在预训练中学到大量潜在概念（如百科条目、句式、结构），当 prompt 激活这些概念时，模型在内部执行了类似 贝叶斯推断 的过程，根据上下文概率来“推理出”任务对应的输出。

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2️⃣ 归纳头（Induction Heads）机制

Anthropic 的研究者在论文《Induction Heads as an Essential Mechanism for Pattern Matching in In-context Learning》中发现：
Transformer 内部存在被称为 归纳头（Induction Heads） 的注意力结构。

其原理可理解为：

当模型在输入序列中看到类似 “A B … A” 的模式时，它会自动预测出 “B”，即对模式进行“复读”。

例如：

模型看到 “vintage cars” 后，再次遇到 “vintage” 时，会更倾向于预测 “cars”。

这说明 Transformer 的注意力机制会学习到模式匹配能力，从而在少样本学习（Few-Shot Learning）中发挥关键作用。
后续实验证明，若人为干扰这些归纳头的计算，模型的 In-Context Learning 性能确实会下降。

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3️⃣ 函数向量头（Function Vector Heads）机制

另一篇论文《In-Context Learning Creates Task Vectors》提出：

In-Context Learning 的本质是根据给定示例集 S，生成一个“任务函数向量（Task Vector）”。
这个向量在隐空间中代表了当前任务类型，并指导模型如何将任务作用于新的输入 x。

后续研究（如《Which Attention Heads Matter for In-Context Learning?》）进一步发现：

1. ICL 的性能主要依赖于 函数向量头；
2. 许多注意力头在模型训练初期表现为归纳头，随后逐渐演化为函数向量头。

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五、Prompt 示例的设计对结果影响巨大

实验表明：

• 改变示例内容或分布，会显著影响输出效果；
• 反转任务标签或扰动示例，会在一定程度上削弱模型性能；
• 随着错误标签比例增加，输出质量也会逐步下降。

这说明 Prompt 的 内容、格式、顺序、上下文一致性 等，都会对模型表现产生关键影响。

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六、面试思考要点

考察方向：

1. Prompt Engineering —— 如何设计最优提示，使模型输出更准确；
2. In-Context Learning —— 模型为何能“在上下文中学习”任务。

一句话总结：
Prompt Engineering 之所以有效，是因为大模型具备从上下文中提取任务模式的能力；而我们所做的 Prompt 设计，正是在引导模型激活最合适的“隐性知识路径”。