自然語(yǔ)言處理技術(shù)視角下的編程演進(jìn)研究

摘要：人類想要與計(jì)算機(jī)溝通就對(duì)編程語(yǔ)言的語(yǔ)法和結(jié)構(gòu)有一定的了解。隨著自然語(yǔ)言處理技術(shù)的發(fā)展，讓計(jì)算機(jī)聽(tīng)懂人類語(yǔ)言不再是夢(mèng)想。ChatGPT的應(yīng)用催生了Prompt（提示工程），Prompt可以直接使用自然語(yǔ)言表達(dá)用戶的意圖，大大降低了編程的門檻。文章從編程語(yǔ)言發(fā)展歷程，了解Prompt原理和應(yīng)用，在自然語(yǔ)言處理時(shí)代，編程的邊界在擴(kuò)大。

關(guān)鍵詞：NLP; prompt；ChatGPT；編程語(yǔ)言；編程范式

中圖分類號(hào)：TP318 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1009-3044（2024）27-0015-04

1 早期編程語(yǔ)言

目前編程語(yǔ)言有數(shù)百種，每種語(yǔ)言有其獨(dú)特的特性，軟件開發(fā)使用哪種編程語(yǔ)言，對(duì)軟件性能、可讀性和移植性都有影響，選擇合適的語(yǔ)言不僅僅是個(gè)人偏好的問(wèn)題。無(wú)論你在編程方面有無(wú)經(jīng)驗(yàn)，選擇一種合適的語(yǔ)言來(lái)學(xué)習(xí)至關(guān)重要。合適的語(yǔ)言將幫助你快速創(chuàng)建功能強(qiáng)大的應(yīng)用系統(tǒng)。

編程語(yǔ)言是人類為了方便計(jì)算機(jī)理解和執(zhí)行而創(chuàng)造的一種工具。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展，編程語(yǔ)言也在不斷地發(fā)展和演變，如圖1所示。

早期編程語(yǔ)言經(jīng)歷了“面向機(jī)器、面向過(guò)程、面向問(wèn)題”三種編程范式。

1.1 面向機(jī)器的編程語(yǔ)言

1） 機(jī)器語(yǔ)言。

機(jī)器語(yǔ)言是第一代編程語(yǔ)言。所謂的機(jī)器語(yǔ)言，就是計(jì)算機(jī)能直接識(shí)別的語(yǔ)言格式，計(jì)算機(jī)屬于電子元器件，最容易識(shí)別的兩種狀態(tài)就是“1”和“0”。例如：101代表數(shù)字5，其他的內(nèi)容也是如此。

但對(duì)于程序員來(lái)講，這差不多就相當(dāng)于是在看“天書”。那么有沒(méi)有辦法能夠讓程序員更容易地讀懂計(jì)算機(jī)中的數(shù)據(jù)呢？答案是肯定的！這就好比我們要和外國(guó)人交流，你聽(tīng)不懂外國(guó)人在講什么，我們就可以找一個(gè)翻譯，在程序中我們所找的這位“翻譯官”，就是所謂的第二代語(yǔ)言。

2） 匯編語(yǔ)言。

第二代編程語(yǔ)言是匯編語(yǔ)言。這種語(yǔ)言相當(dāng)于是對(duì)機(jī)器語(yǔ)言的封裝，畢竟1010的組合太難記了，所以就產(chǎn)生了匯編這種中間層語(yǔ)言。

當(dāng)然，匯編語(yǔ)言對(duì)于程序員來(lái)講，也不是特別的友好，因?yàn)樗恼Z(yǔ)法結(jié)構(gòu)還有很大的改進(jìn)空間。舉個(gè)例子，用匯編語(yǔ)言做算數(shù)運(yùn)算時(shí)，可以使用ADD代表加法運(yùn)算，SUB代表減法運(yùn)算，諸如此類。但如果能直接使用“+”“-”符號(hào)來(lái)進(jìn)行計(jì)算，可讀性方面則會(huì)更好，第三代編程語(yǔ)言應(yīng)運(yùn)而生。

1.2 面向過(guò)程的編程語(yǔ)言

從程序員的編碼角度來(lái)說(shuō)，去除了各種晦澀難懂的匯編語(yǔ)法，這就極大提高了程序員的開發(fā)效率。出現(xiàn)了大量的高級(jí)語(yǔ)言，主要是面向計(jì)算過(guò)程，它歷史悠久，流傳很廣，有大量的已開發(fā)的軟件庫(kù)，擁有眾多的用戶， 為人們所熟悉和接受。屬于這類語(yǔ)言的有 FORTRAN、COBOL、BASIC、ALGOL、C等。

這些高級(jí)語(yǔ)言都是屬于第三代語(yǔ)言，也稱為結(jié)構(gòu)化編程范式或模塊化編程范式，程序主要由三種基本程序結(jié)構(gòu)構(gòu)成：順序結(jié)構(gòu)、分支結(jié)構(gòu)和循環(huán)結(jié)構(gòu)，如圖2所示。

給大家舉個(gè)例子：如果我的錢多于100元，那么今天就打車上班。這個(gè)案例的C語(yǔ)言代碼可以描述成下面的樣子：

int money=500; //這是我錢包的500元

if（money>=100）{ //判斷錢大于100元，則進(jìn)入{}執(zhí)行語(yǔ)句

scanf（"有錢，打車上班"）； //執(zhí)行打車的語(yǔ)法輸出}

}

相信只要有一點(diǎn)C編程和英語(yǔ)基礎(chǔ)，都能看懂上面的語(yǔ)法，所以高級(jí)語(yǔ)言相比前面的機(jī)器語(yǔ)言和匯編語(yǔ)言有更強(qiáng)的可讀性、邏輯性。

1.3 面向問(wèn)題的編程語(yǔ)言

什么是問(wèn)題呢？需要解決的事情就是問(wèn)題。一個(gè)問(wèn)題可以由幾個(gè)較小的問(wèn)題組成，一個(gè)較小的問(wèn)題也可以由更小的問(wèn)題組成，直到那個(gè)小問(wèn)題可以一步解決。

傳統(tǒng)的面向過(guò)程編程要完成一項(xiàng)功能（大的問(wèn)題）需要大量的代碼，但是許多代碼并不是直接和這項(xiàng)功能有關(guān)，而是用于完成細(xì)微的工作 （較小的問(wèn)題）。以編寫“郵件發(fā)送程序”為例子，編程者需要檢查網(wǎng)絡(luò)情況、連接服務(wù)器；又要編寫界面，處理 用戶動(dòng)作，因此需要大量的代碼。如果用面向過(guò)程的C語(yǔ)言編寫，至少要100行代碼，并且只有專業(yè)的人才能看懂，而用面向問(wèn)題語(yǔ)言（如：Angela語(yǔ)言），只要用到一個(gè)“黑箱”：SENDEM，以及相關(guān)的參數(shù)（發(fā)件人賬戶用戶名、發(fā)件人賬戶密碼、收件人賬戶用戶名、郵件標(biāo)題、郵件正文、郵件附件），用三行代碼就可以了：

Program SENDEMTEST

SENDEM：[發(fā)件人賬戶用戶名]，[發(fā)件人賬戶密碼]，[收件人賬戶用戶名]，[郵件標(biāo)題]，[郵件正文]，[郵件附件]

END

面向問(wèn)題的編程語(yǔ)言包括面向?qū)ο蟆⒑瘮?shù)式、聲明式編程語(yǔ)言。

2 面向人工智能的編程語(yǔ)言

人工智能（Artificial Intelligence，AI） 旨在模擬和實(shí)現(xiàn)人類智能的理論和方法。它涉及對(duì)語(yǔ)言、學(xué)習(xí)、推理、問(wèn)題解決和決策等人類智能的模擬和應(yīng)用。在人工智能系統(tǒng)開發(fā)過(guò)程中，有幾種主要的編程語(yǔ)言被廣泛應(yīng)用，本質(zhì)上面向人工智能的編程語(yǔ)言也是面向問(wèn)題的。

1）Python是目前人工智能領(lǐng)域最受歡迎的編程語(yǔ)言之一。Python語(yǔ)言簡(jiǎn)潔、易讀易寫，擁有豐富的第三方庫(kù)和開發(fā)工具，使得它成了人工智能開發(fā)的首選語(yǔ)言。Python 的庫(kù)和工具如Numpy、Pandas、Scikitlearn和TensorFlow等提供了強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)功能，能夠幫助開發(fā)者快速實(shí)現(xiàn)各種人工智能算法。

2）R語(yǔ)言是專門用于統(tǒng)計(jì)分析和數(shù)據(jù)可視化的編程語(yǔ)言，也被廣泛應(yīng)用于人工智能領(lǐng)域。R語(yǔ)言提供了豐富的統(tǒng)計(jì)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)的函數(shù)庫(kù)，如caret、e1071和randomForest等，使得開發(fā)者可以方便地進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘和建模。

除了上述的主要編程語(yǔ)言外，還有一些其他語(yǔ)言也在人工智能開發(fā)中得到了應(yīng)用。例如，Lisp語(yǔ)言是最早用于人工智能研究和開發(fā)的編程語(yǔ)言之一，它的函數(shù)式編程特性使其適合于符號(hào)推理和專家系統(tǒng)的開發(fā)。而Prolog語(yǔ)言則主要用于邏輯推理和知識(shí)表示的領(lǐng)域。

總結(jié)起來(lái)，Python、R以及Lisp和Prolog等編程語(yǔ)言都在人工智能的開發(fā)中發(fā)揮著重要的作用。開發(fā)者可以根據(jù)自己的需求和項(xiàng)目特點(diǎn)選擇合適的編程語(yǔ)言來(lái)實(shí)現(xiàn)人工智能算法。無(wú)論選擇哪種編程語(yǔ)言，都需要結(jié)合相應(yīng)的庫(kù)和工具來(lái)提供強(qiáng)大的功能支持，以便更好地實(shí)現(xiàn)人工智能的目標(biāo)。

3 面向用戶的編程語(yǔ)言

3.1 Prompt 編程

ChatGPT中的Prompt被稱為面向用戶的編程語(yǔ)言。如何通過(guò)設(shè)計(jì)和優(yōu)化Prompt來(lái)提高模型的準(zhǔn)確性和可用性？如何通過(guò)選擇和設(shè)計(jì)恰當(dāng)?shù)腜rompt來(lái)引導(dǎo)模型更好地理解用戶需求和任務(wù)，生成更加準(zhǔn)確、自然、連貫的文本就變成了一門全新的編程范式。

假設(shè)讓你編寫一個(gè)Python代碼，實(shí)現(xiàn)“生成和發(fā)送通知郵件”。如果用傳統(tǒng)的編程范式（第一代、第二代、第三代），不知有多少人能徒手編寫出來(lái)，如果使用Prompt：請(qǐng)編寫“用于生成和發(fā)送通知郵件Python 代碼”，結(jié)果如圖3所示。

讀者會(huì)有個(gè)疑問(wèn)：Prompt不但能寫代碼，還能寫詩(shī)、繪畫、回答問(wèn)題，那Prompt不是編程語(yǔ)言。在自然語(yǔ)言處理時(shí)代，程序設(shè)計(jì)的邊界需要擴(kuò)大，不是傳統(tǒng)意義上的邏輯問(wèn)題編程，而Prompt更擅長(zhǎng)非邏輯問(wèn)題的編程。

3.2 Prompt 原理

受到ChatGPT工作的啟發(fā)，很多人開始探索在訓(xùn)練數(shù)據(jù)很少甚至不存在的情況下，通過(guò)將下游任務(wù)修改為語(yǔ)言生成任務(wù)，來(lái)獲得相對(duì)較好的模型，如圖4 所示。

圖4左側(cè)預(yù)訓(xùn)練+微調(diào)范式。對(duì)于下游不同的任務(wù)A、B、C，會(huì)對(duì)11B量級(jí)參d7dd7392d2f05553d0877b78c04f6f5039cf787af98a754e285dd968d8bc2928數(shù)的預(yù)訓(xùn)練模型分別進(jìn)行微調(diào)，得到3個(gè)微調(diào)之后不同的11B模型，核心是讓預(yù)訓(xùn)練模型來(lái)適配下游任務(wù)。而圖4右側(cè)Prompt范式，針對(duì)三個(gè)不同的下游任務(wù)只使用同一個(gè)預(yù)訓(xùn)練模型來(lái)構(gòu)建任務(wù)，省去了微調(diào)的步驟，核心是讓下游任務(wù)來(lái)適配預(yù)訓(xùn)練模型，這樣可以充分利用已經(jīng)訓(xùn)練好的預(yù)訓(xùn)練模型，大大提升預(yù)訓(xùn)練模型的使用效率。

3.3 Prompt 構(gòu)建方法

通用的Prompt構(gòu)建方法是：

扮演角色+具體任務(wù)+完成任務(wù)的步驟+約束條件+目標(biāo)+輸出格式

例如：“我希望你能擔(dān)任一位AI寫作導(dǎo)師。我會(huì)提供一個(gè)需要改善寫作技巧的學(xué)生，你的任務(wù)是利用人工智能工具，如自然語(yǔ)言處理，為學(xué)生提供反饋，指導(dǎo)他如何改進(jìn)他的作文。你還應(yīng)該運(yùn)用自己的修辭知識(shí)和寫作技巧經(jīng)驗(yàn)，建議他如何更好地書寫自己的思想和觀點(diǎn)。我的第一個(gè)請(qǐng)求是‘我需要有人幫我編輯文章的第一段，并在文章后用列表的方式列出你的修改意見(jiàn)。’”

扮演角色：可以是前端設(shè)計(jì)師、作家、評(píng)論員、詩(shī)人等各種角色，這一步的目的是使ChatGPT快速且準(zhǔn)確地了解任務(wù)領(lǐng)域。具體任務(wù)：簡(jiǎn)單清晰地描述任務(wù)。

完成任務(wù)的步驟：希望ChatGPT實(shí)現(xiàn)任務(wù)時(shí)所采取的步驟，當(dāng)任務(wù)較為復(fù)雜時(shí)使用。

約束條件：不要解釋、不要評(píng)論、不要修改原始文本等約束語(yǔ)。

目標(biāo)：希望ChatGPT完成的目標(biāo)。

輸出格式：ChatGPT除了各種文字的格式，還可以輸出列表等格式。

使用主要有以下三種Prompt模式：

1） 指令模式。

在這種模式下，我們給模型提供一些明確的指令，模型需要根據(jù)這些指令生成文本。這種模式通常用于生成類似于技術(shù)說(shuō)明書、操作手冊(cè)等需要明確指令的文本。指令可以是單個(gè)句子或多個(gè)段落，具體取決于任務(wù)的要求。

Prompt：給我推薦三中文的科幻小說(shuō)，推薦格式：（1） 書名；（2） 作者；（3） 主要內(nèi)容；（4） 推薦理由。

2） 代理模式。

代理模式是指用戶可以要求 ChatGPT 以特定的身份、角色或者身份扮演某個(gè)特定的人、角色或?qū)ο髞?lái)生成回答。這種模式通常用于模擬某個(gè)特定人物的語(yǔ)言風(fēng)格和語(yǔ)境，生成特定情境下的對(duì)話、回答或其他形式的文本。如：描述秋天，小學(xué)生、大學(xué)生、老年人的不同身份，內(nèi)容是有很大的不同，AI對(duì)身份和角色的把握還是很準(zhǔn)確的。因此，在提問(wèn)前告訴你的身份很重要。下面是一些扮演的例子。

Prompt1：我希望你充當(dāng) Linux 終端。我會(huì)輸入命令，你會(huì)用終端應(yīng)該顯示的內(nèi)容回復(fù)我。我希望你只回復(fù)唯一的代碼塊內(nèi)終端輸出，不要寫解釋，除非我要求你這樣做。當(dāng)我需要用英語(yǔ)告訴你一些事情時(shí)，我會(huì)用花括號(hào) {像這樣}。我的第一個(gè)命令是 pwd。

Prompt2： 我希望您充當(dāng)英語(yǔ)翻譯官、拼寫糾正器和改進(jìn)者。我會(huì)用任何語(yǔ)言與您交談，您將檢測(cè)語(yǔ)言，翻譯它，并在英語(yǔ)中回答我更正和改進(jìn)后的文本。我希望您用更優(yōu)美、更優(yōu)雅、更高級(jí)的英語(yǔ)單詞和句子替換我的簡(jiǎn)化 A0 級(jí)別的單詞和句子。保持意思相同，但使它們更具文學(xué)性。我希望您只回復(fù)更正和改進(jìn)的內(nèi)容，不要寫解釋。我的第一個(gè)句子是“istan?bulu cok seviyom burada olmak cok guzel”。

Prompt3： 我希望您充當(dāng)面試官。我將成為應(yīng)聘者，您將為我提出該職位的面試問(wèn)題。我希望你只回答作為面試官。不要一次性寫下所有對(duì)話。我只想和你進(jìn)行面試。請(qǐng)如同面試官一樣一個(gè)一個(gè)地問(wèn)我問(wèn)題，等待我的回答。不要寫解釋。我的第一個(gè)句子是“你好”。

Prompt4：我希望您充當(dāng)基于文本的 Excel。您將只向我回復(fù)基于文本的 10 行 Excel 表格，行號(hào)和列字母作為列（A 到 L）。第一列的標(biāo)題應(yīng)為空以引用行號(hào)。我會(huì)告訴你要寫入哪些單元格，你只會(huì)以文本形式回復(fù) Excel 表格的結(jié)果，不要寫解釋。不要寫公式，您將執(zhí)行公式，只回復(fù) Excel 表格的結(jié)果。首先，請(qǐng)回復(fù)我空表格。

3） 示例模式。

在這種模式下，我們給模型提供一些示例文本，模型需要生成與示例文本類似的文本。這種模式通常用于生成類似于給定示例的文本，例如自動(dòng)生成電子郵件、產(chǎn)品描述、新聞報(bào)道等。示例文本可以是單個(gè)句子或多個(gè)段落，具體取決于任務(wù)的要求。

這個(gè)模式就是大家拿胡總開涮的那個(gè)模板，我也用這個(gè)模板寫篇文章：

Prompt：為了用好ChatGPT等AI工具，最近大家都在學(xué)習(xí)Prompt的知識(shí)，很多人廢寢忘食，請(qǐng)參照下面的格式寫一段話：近期互聯(lián)網(wǎng)上出現(xiàn)了__，放牛娃也看到__，知道大家很__，放牛娃忍不住啰嗦幾句，雖然確實(shí)存在部分__，但是_ ，最后放牛娃呼吁__。

答：近期互聯(lián)網(wǎng)上出現(xiàn)了對(duì)Prompt的學(xué)習(xí)熱潮，放牛娃也看到很多人為了用好ChatGPT等AI工具而廢寢忘食地學(xué)習(xí)Prompt的知識(shí)，知道大家很認(rèn)真地在探索和學(xué)習(xí)這項(xiàng)新技術(shù)。放牛娃忍不住啰嗦幾句，雖然學(xué)習(xí)Prompt確實(shí)是使用AI工具的前提之一，但更重要的是要理解自己的需求和問(wèn)題，將Prompt和AI 工具結(jié)合起來(lái)，才能發(fā)揮出AI工具的最大價(jià)值。此外，我們還需要注意數(shù)據(jù)的質(zhì)量和隱私保護(hù)，以及與AI工具交互的方式和方法等方面。最后放牛娃呼吁大家要保持學(xué)習(xí)的熱情，并在實(shí)踐中不斷總結(jié)和提高，讓AI技術(shù)更好地為我們服務(wù)。

在應(yīng)用中，也可以是這幾種的變種或是組合。

4 結(jié)束語(yǔ)

隨著自然語(yǔ)言處理技術(shù)的不斷發(fā)展，使用不同Prompt所構(gòu)建的全新應(yīng)用正在快速進(jìn)入人們的視野。Prompt工程師的未來(lái)發(fā)展前景非常廣闊。

每種語(yǔ)言都有其所長(zhǎng)。最適合你的語(yǔ)言取決于你的項(xiàng)目要求、你對(duì)該語(yǔ)言的熟悉程度以及所需的性能。首先確定項(xiàng)目的要求，然后考慮你對(duì)哪些語(yǔ)言比較熟悉，最后考慮每種語(yǔ)言提供的性能。

盡管Prompt方法在很多領(lǐng)域都取得了成功，但是Prompt的理論還不完善，使得人們很難了解Prompt為什么能達(dá)到好的效果，又為什么在自然語(yǔ)言中意義相近的Prompt有時(shí)效果卻相差很大。

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【通聯(lián)編輯：朱寶貴】