大模型 Prompt 工程工程师考试试卷及答案

大模型Prompt工程工程师考试试卷及答案一、填空题（每题1分，共10分）1.Prompt工程中，提供少量示例让模型学习的技巧称为______学习。2.要求模型“一步一步思考”的Prompt技巧缩写是______。3.大模型输出无依据错误信息的现象称为______。4.引导模型调用外部工具的Prompt中，常用______标记工具调用部分。5.仅提供任务描述、无示例的Prompt设计称为______学习。6.Prompt设计核心原则之一是______，即明确告知模型任务目标。7.多模态Prompt除文本外，还可包含______（举1例即可）。8.要求模型输出JSON格式的目的是______。9.处理模型回答冗长的技巧是要求输出“______”。10.Prompt工程的最终目标是提升模型______。二、单项选择题（每题2分，共20分）1.以下不属于Prompt技巧的是？A.Few-shotB.CoTC.LLMD.Zero-shot2.处理模型幻觉的有效方法是？A.增加Prompt长度B.提供明确参考依据C.减少示例D.模糊任务目标3.要求模型输出JSON格式的正确Prompt表达是？A.随便输出B.输出JSON，键为resultC.输出结果D.输出文本4.CoT技巧的核心是？A.提供更多示例B.要求模型解释推理过程C.调用工具D.限制输出长度5.Prompt设计的禁忌是？A.明确任务B.提供示例C.模糊指令D.指定格式6.零样本学习适用于？A.模型熟悉的简单任务B.复杂新任务C.所有任务D.无目标任务7.工具调用Prompt需明确______。A.工具名称和参数B.模型版本C.输出颜色D.输入语言8.多模态Prompt中，图像输入通常需要？A.文字描述/链接B.忽略图像C.仅文字D.仅图像9.Prompt工程优化方向是？A.提升模型参数B.减少模型参数C.优化Prompt结构D.更换硬件10.模型回答“不知道”时，正确调整是？A.重复提问B.提供更多背景C.停止提问D.换模型三、多项选择题（每题2分，共20分）1.Prompt设计核心原则包括？A.清晰具体B.提供示例C.明确格式D.模糊目标2.常见Prompt技巧有？A.Zero-shotB.Few-shotC.CoTD.ToolCall3.处理幻觉的方法有？A.提供事实依据B.要求验证信息C.模糊指令D.增加示例4.工具调用Prompt需包含______。A.工具功能B.参数要求C.调用条件D.输出格式5.多模态Prompt类型包括？A.文本+图像B.文本+音频C.仅图像D.仅音频6.Prompt优化方法有？A.迭代测试B.调整示例数量C.明确任务边界D.增加无关信息7.输出结构化数据的技巧有？A.指定JSON格式B.要求输出表格C.模糊格式D.不指定格式8.大模型能力边界包括？A.无法处理未训练数据B.可能产生幻觉C.能解决所有问题D.依赖Prompt质量9.零样本学习适用场景？A.简单常识任务B.模型已学任务C.复杂专业任务D.无示例需求任务10.提供示例的作用？A.明确任务要求B.提升模型理解C.减少幻觉D.增加输出长度四、判断题（每题2分，共20分）1.Prompt工程是优化大模型参数的方法。（）2.CoT技巧要求模型解释推理步骤。（）3.模型幻觉无法通过Prompt处理。（）4.工具调用Prompt需指定工具名称和参数。（）5.零样本学习需要提供多个示例。（）6.多模态Prompt只能包含文本和图像。（）7.明确输出格式是Prompt设计必要原则。（）8.增加Prompt长度一定提升输出质量。（）9.模型回答“不知道”时应停止提问。（）10.Prompt工程目标是提升模型任务完成度。（）五、简答题（每题5分，共20分）1.简述Chain-of-Thought（CoT）技巧的定义及适用场景。2.如何通过Prompt设计减少大模型幻觉？3.简述工具调用Prompt的设计要点。4.多模态Prompt设计需注意哪些问题？六、讨论题（每题5分，共10分）1.设计Prompt让模型从10篇新闻中提取“AI医疗”事件及时间，阐述设计思路。2.模型误将非投诉内容归类为投诉，如何通过Prompt优化解决？---答案部分一、填空题答案1.少样本（Few-shot）2.CoT（Chain-of-Thought）3.幻觉4.特殊符号（如<|function_call|>）5.零样本（Zero-shot）6.清晰具体7.图像（或音频/视频）8.便于结构化解析9.简洁（或精简）10.任务完成质量二、单项选择题答案1.C2.B3.B4.B5.C6.A7.A8.A9.C10.B三、多项选择题答案1.ABC2.ABCD3.ABD4.ABCD5.AB6.ABC7.AB8.ABD9.ABD10.ABC四、判断题答案1.×2.√3.×4.√5.×6.×7.√8.×9.×10.√五、简答题答案1.CoT技巧定义及适用场景CoT技巧是要求模型先输出推理过程（如“首先...然后...”）再给结论的Prompt方法，核心是暴露思维路径。适用场景：复杂逻辑推理（数学题、逻辑题）、需可解释性任务（医疗咨询、法律分析）、模型易出错的模糊任务。例如“一步一步计算123+456×789”比直接提问更准确。2.减少幻觉的Prompt设计①提供事实依据：加入可靠参考资料；②要求验证：提示“不确定则说明，不编造”；③限制推理范围：“仅基于给定信息回答”；④增加示例：提供“基于事实回答”的例子；⑤指定格式：如“输出事实来源+结论”。这些约束模型信息来源，降低无依据生成。3.工具调用Prompt设计要点①明确工具功能：说明工具（如计算器）及用途；②指定参数：列出输入要求（如城市名称）；③设置调用条件：“涉及计算则调用计算器”；④定义格式：用特殊符号（如<|function_call|>）标记调用部分，或输出JSON包含工具名、参数。4.多模态Prompt注意事项①模态对齐：文本与图像内容一致；②模态明确：告知各模态作用（如“先分析图像再回答”）；③格式兼容：用模型支持的图像表示（链接/嵌入）；④补充背景：复杂图像需加关键信息；⑤避免冗余：不提供无关文本。六、讨论题答案1.提取AI医疗事件的Prompt设计思路①明确任务：“从10篇新闻中提取AI医疗事件，输出JSON（事件描述、时间、来源）”；②约束：“仅提取明确提及AI医疗的事件，时间未知标注‘未知’，不编造”；③示例：“正例：事件=‘某医院AI辅助诊断肺癌’，时间=‘2024年3月’，来源=‘人民日报’”；④结构化输入：编号+新闻内容（新闻1：XXX...）；⑤验证：“无相关事件则说明”。关键是明确格式、约束边界、示例引导。2.投诉分类误判的Prompt优化①定义