System 2 Attention：通过重写输入Prompt移除无关信息以提升推理准确率

System 2 Attention：重塑Prompt，提升推理精度

各位技术同仁，大家好。今天我们探讨一个在AI领域，尤其是在大语言模型（LLM）应用中日益重要的课题：System 2 Attention，或者更具体地说，如何通过重写输入Prompt，移除无关信息，从而显著提升模型的推理准确性。

1. 什么是System 1 和 System 2？

理解System 2 Attention之前，我们需要先了解认知心理学中的System 1 和 System 2 理论，这为我们理解LLM如何处理信息提供了一个有用的框架。

• System 1 (直觉系统): 快速、自动、无意识，依赖于启发式方法和模式识别。它擅长处理简单、熟悉的任务，例如识别物体、理解简单的语言。在LLM中，可以类比为模型基于训练数据直接输出结果，无需复杂的思考过程。

• System 2 (理性系统): 缓慢、审慎、有意识，需要付出努力和集中注意力。它擅长处理复杂、新颖的任务，例如逻辑推理、问题解决、批判性思维。在LLM中，可以类比为模型在生成最终答案之前，进行多步思考和推理的过程。

System 1 的局限性在于容易受到偏见和无关信息的影响，导致错误的结论。System 2 可以通过分析和纠正 System 1 的输出，但它需要更多的计算资源和时间。

2. System 2 Attention 在 LLM 中的意义

System 2 Attention 的核心思想是模仿人类的理性思考过程，通过集中注意力于关键信息，抑制无关信息的干扰，从而提高LLM的推理能力。具体到Prompt工程，这意味着我们需要精心设计和重构Prompt，以引导模型进行更深入、更准确的思考。

传统的Prompt工程往往侧重于提供尽可能多的信息，期望模型能够从中提取出有用的部分。然而，研究表明，过多的信息，尤其是无关信息，反而会干扰模型的判断，降低推理准确性。这就像我们在阅读一篇冗长的文章时，容易迷失方向，无法抓住重点。

System 2 Attention 的目标是精简Prompt，只保留与问题相关的核心信息，并以清晰、明确的方式呈现给模型。通过这种方式，我们可以减轻模型的认知负担，引导它进行更有效的推理。

3. 无关信息如何影响 LLM 的推理

无关信息对LLM推理的影响是多方面的，主要体现在以下几个方面：

• 注意力分散： LLM的注意力机制允许它关注输入Prompt中的不同部分。无关信息会分散模型的注意力，使得它无法集中精力于关键信息。

• 噪声干扰： 无关信息可以被视为噪声，干扰模型对关键信息的提取和理解。

• 计算资源浪费： 处理无关信息需要消耗计算资源，降低模型的效率。

• 错误引导： 无关信息可能包含与问题相关的虚假或误导性信息，导致模型得出错误的结论。

以下是一个简单的例子，说明无关信息如何影响 LLM 的推理：

原始Prompt：

小明喜欢吃苹果和香蕉。他每天早上都会跑步锻炼身体。苹果是红色的，香蕉是黄色的。小明今天买了三个苹果，两个香蕉。请问小明今天一共买了多少个水果？

优化后的Prompt：

小明今天买了三个苹果，两个香蕉。请问小明今天一共买了多少个水果？

在原始Prompt中，“小明喜欢吃苹果和香蕉”、“他每天早上都会跑步锻炼身体”、“苹果是红色的，香蕉是黄色的”等信息与问题本身无关。这些信息会分散模型的注意力，增加计算负担。而优化后的Prompt只保留了与问题相关的核心信息，可以帮助模型更快、更准确地得出答案。

4. 如何通过重写 Prompt 移除无关信息

移除无关信息，提升推理精度，并非简单的删除，而是一项需要技巧和策略的工作。 以下是一些常用的方法：

• 明确问题： 在开始编写Prompt之前，首先要明确问题的本质和目标。问自己：我需要模型做什么？哪些信息是完成这个任务所必需的？

• 识别无关信息： 仔细分析Prompt，识别出与问题无关的信息。这些信息可能包括背景描述、个人喜好、无关细节等。

• 精简信息： 删除或修改无关信息，只保留与问题相关的核心信息。

• 结构化信息： 使用清晰、简洁的语言组织信息，避免冗余和歧义。可以使用列表、表格等结构化方式呈现信息，提高可读性。

• 使用约束条件： 通过添加约束条件，限制模型的搜索空间，引导它关注特定的信息。

• 分步提示： 将复杂的问题分解为多个子问题，逐步引导模型进行推理。

下面是一些更具体的例子，展示如何应用这些方法：

示例 1： 文本摘要

原始Prompt：

这是一篇关于气候变化的文章。气候变化是指地球气候系统长期变化的现象。它主要表现为全球气温升高、极端天气事件增多、海平面上升等。气候变化对人类社会和自然环境都产生了重大影响。为了应对气候变化，我们需要采取积极的行动，例如减少温室气体排放、发展可再生能源等。请用一句话概括这篇文章的主要内容。

优化后的Prompt：

请用一句话概括以下文章的主要内容：气候变化是指地球气候系统长期变化的现象。它主要表现为全球气温升高、极端天气事件增多、海平面上升等。气候变化对人类社会和自然环境都产生了重大影响。为了应对气候变化，我们需要采取积极的行动，例如减少温室气体排放、发展可再生能源等。

在这个例子中，原始Prompt包含了“这是一篇关于气候变化的文章”这样的冗余信息，优化后的Prompt直接将文章内容作为输入，更加简洁明了。

示例 2： 逻辑推理

原始Prompt：

小明是一个学生。他每天早上7点起床。他喜欢吃面包和牛奶。如果天下雨，小明就会带雨伞。今天下雨了。请问小明今天会不会带雨伞？

优化后的Prompt：

如果天下雨，小明就会带雨伞。今天下雨了。请问小明今天会不会带雨伞？

在这个例子中，“小明是一个学生”、“他每天早上7点起床”、“他喜欢吃面包和牛奶”等信息与问题无关。优化后的Prompt只保留了逻辑推理所必需的前提条件和结论。

示例 3： 代码生成

原始Prompt：

我正在学习Python编程。我想编写一个程序，计算两个数的和。这两个数分别是5和10。请帮我编写这个程序，并添加详细的注释。

优化后的Prompt：

请编写一个Python程序，计算5和10的和。

在这个例子中，“我正在学习Python编程”、“我想编写一个程序，计算两个数的和”、“这两个数分别是5和10”、“请帮我编写这个程序，并添加详细的注释”等信息可以简化。优化后的Prompt更加直接，避免了冗余的描述。

5. 代码示例：Prompt 模板与自动化重写

为了更高效地应用System 2 Attention，我们可以构建Prompt模板，并利用代码自动化重写Prompt的过程。

5.1 Prompt 模板

Prompt模板是一种预定义的Prompt结构，包含占位符，可以根据具体任务的需求进行填充。

例如，对于文本摘要任务，我们可以定义以下Prompt模板：

prompt_template = """
请用一句话概括以下文章的主要内容：
{article}
"""

def generate_summary_prompt(article):
    return prompt_template.format(article=article)

使用该模板，我们可以轻松地生成针对不同文章的Prompt：

article = """
气候变化是指地球气候系统长期变化的现象。它主要表现为全球气温升高、极端天气事件增多、海平面上升等。气候变化对人类社会和自然环境都产生了重大影响。为了应对气候变化，我们需要采取积极的行动，例如减少温室气体排放、发展可再生能源等。
"""

prompt = generate_summary_prompt(article)
print(prompt)

5.2 自动化 Prompt 重写

自动化Prompt重写是指利用代码分析和修改Prompt，移除无关信息，优化Prompt结构。

以下是一个简单的例子，展示如何使用Python和自然语言处理库（例如NLTK）进行自动化Prompt重写：

import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.tokenize import word_tokenize

nltk.download('stopwords')
nltk.download('punkt')

def remove_stopwords(prompt):
    """
    移除Prompt中的停用词。
    """
    stop_words = set(stopwords.words('english'))
    word_tokens = word_tokenize(prompt)
    filtered_sentence = [w for w in word_tokens if not w.lower() in stop_words]
    return " ".join(filtered_sentence)

# 示例Prompt
prompt = "I am a student learning Python programming. I want to write a program to calculate the sum of two numbers, which are 5 and 10. Please help me write this program."

# 移除停用词
optimized_prompt = remove_stopwords(prompt)
print("原始Prompt:", prompt)
print("优化后的Prompt:", optimized_prompt)

这个例子只是一个简单的演示，实际应用中可能需要更复杂的算法和模型，例如：

• 关键词提取： 使用关键词提取算法识别Prompt中的关键信息，并只保留这些信息。
• 依存句法分析： 使用依存句法分析技术分析Prompt的语法结构，并移除与问题无关的修饰成分。
• 问题类型识别： 使用问题类型识别模型识别Prompt提出的问题类型，并根据问题类型选择合适的Prompt模板。

5.3 更高级的 Prompt 重写策略

除了简单的停用词移除，还可以利用更高级的技术进行Prompt重写：

• 基于知识图谱的 Prompt 增强/精简： 利用知识图谱识别实体和关系，去除与目标任务无关的实体或关系。例如，如果任务是回答关于“巴黎”的问题，可以去除Prompt中关于“伦敦”的信息。
• 使用预训练模型进行 Prompt 转换： 利用预训练模型（如T5）将原始Prompt转换为更简洁、更有效的形式。例如，可以将一个长篇描述转换为一个简短的问题。
• Prompt 蒸馏： 使用一个大型模型生成多个Prompt，然后训练一个小模型来选择最佳Prompt。

6. 评估 Prompt 优化效果

优化Prompt的最终目的是提高LLM的推理准确性。因此，我们需要对优化后的Prompt进行评估，以验证其有效性。

常用的评估方法包括：

• 人工评估： 由人工评估员评估LLM在不同Prompt下的输出结果，并判断其准确性、相关性和流畅性。
• 自动评估： 使用自动评估指标（例如BLEU、ROUGE、METEOR）评估LLM的输出结果与参考答案之间的相似度。
• A/B 测试： 将不同的Prompt应用于相同的任务，比较LLM的性能指标（例如准确率、召回率、F1值），以确定最佳Prompt。

表格：不同Prompt 的评估指标示例

Prompt 版本	准确率 (%)	召回率 (%)	F1 值 (%)
原始 Prompt	75	80	77.5
优化后的 Prompt	85	90	87.5

7. 实际案例分析

让我们来看一个更复杂的实际案例：

任务： 从一段新闻报道中提取关键信息，并回答一个关于该报道的问题。

原始新闻报道：

当地时间周三，美国总统拜登在白宫举行了一场新闻发布会。他在会上宣布了一项新的基础设施建设计划，该计划旨在改善美国的交通、能源和通信网络。拜登表示，这项计划将创造数百万个就业岗位，并促进美国的经济增长。他还强调了应对气候变化的重要性，并呼吁国际社会加强合作，共同应对这一挑战。发布会上，有记者提问关于通货膨胀的问题，拜登回应说，政府正在采取措施控制通货膨胀，并确保经济的稳定发展。

问题： 拜登总统宣布了什么计划？

原始Prompt：

请阅读以下新闻报道，并回答问题：拜登总统宣布了什么计划？
新闻报道：当地时间周三，美国总统拜登在白宫举行了一场新闻发布会。他在会上宣布了一项新的基础设施建设计划，该计划旨在改善美国的交通、能源和通信网络。拜登表示，这项计划将创造数百万个就业岗位，并促进美国的经济增长。他还强调了应对气候变化的重要性，并呼吁国际社会加强合作，共同应对这一挑战。发布会上，有记者提问关于通货膨胀的问题，拜登回应说，政府正在采取措施控制通货膨胀，并确保经济的稳定发展。

在这个Prompt中，新闻报道包含了许多与问题无关的信息，例如关于气候变化和通货膨胀的内容。

优化后的Prompt：

请阅读以下新闻报道的关键部分，并回答问题：拜登总统宣布了什么计划？
新闻报道关键部分：美国总统拜登在白宫举行了一场新闻发布会。他在会上宣布了一项新的基础设施建设计划，该计划旨在改善美国的交通、能源和通信网络。

通过移除无关信息，优化后的Prompt更加简洁明了，可以帮助LLM更快、更准确地找到答案。

更进一步的优化:

可以利用预训练模型，如BERT，对新闻报道进行摘要，提取出关键信息，然后再将其输入到LLM中进行问答。 这可以进一步提高效率和准确性。

8. 一些需要注意的点

• 任务依赖性： 最佳的Prompt优化策略取决于具体的任务。不同的任务需要不同的Prompt结构和信息内容。
• 模型依赖性： 不同的LLM对Prompt的敏感度不同。某些模型可能对无关信息更具鲁棒性，而另一些模型则更容易受到干扰。
• 迭代优化： Prompt优化是一个迭代的过程。我们需要不断地尝试不同的Prompt，并根据评估结果进行调整。
• 上下文理解： 在移除信息时，需要仔细考虑信息的上下文，避免删除关键的上下文信息，导致模型无法理解问题。
• 安全问题： 在处理用户生成的Prompt时，需要注意安全问题，例如Prompt注入攻击。

9. 总结：提炼Prompt，聚焦核心，精准推理

System 2 Attention 通过精简 Prompt，移除无关信息，提升 LLM 的推理精度。 这是一个持续迭代的过程，需要根据具体任务和模型进行调整。最终目标是引导模型专注于关键信息，从而获得更准确、更可靠的结果。