【eliciting和prompting的区别】在自然语言处理（NLP）和人工智能（AI）领域，"eliciting" 和 "prompting" 是两个常被提及的术语。虽然它们都与引导模型生成特定内容有关，但两者的含义和使用场景存在明显差异。以下是对这两个词的详细对比总结。
一、概念总结
Eliciting 通常指的是通过某种方式“引出”或“获取”信息。它强调的是从模型或用户那里“提取”出隐藏的信息或响应。例如，在对话系统中，系统可能会通过提问来“引出”用户的反馈或偏好。
Prompting 则更侧重于“提示”或“引导”，即通过提供一个输入（如一句话或一段文本）来引导模型生成特定的内容。这是当前大模型（如GPT、BERT等）中最常见的操作方式。
简而言之：
- Eliciting 更偏向“获取信息”的行为；
- Prompting 更偏向“引导生成”的行为。
二、对比表格
| 项目 | Eliciting | Prompting |
| 定义 | 通过提问或引导，从模型或用户处获取信息 | 通过输入提示，引导模型生成特定内容 |
| 目的 | 获取隐含信息或反馈 | 引导模型输出符合预期的结果 |
| 使用场景 | 对话系统、问卷调查、用户反馈收集 | 模型训练、文本生成、任务执行 |
| 交互对象 | 可以是模型或用户 | 主要是模型 |
| 技术实现 | 常见于问答系统、意图识别 | 常见于文本生成、指令遵循 |
| 典型例子 | “你最喜欢的颜色是什么？” | “请写一篇关于环保的文章。” |
三、实际应用中的区别
在实际应用中，prompting 是当前AI模型最常用的操作方式，比如在使用Chatbot时，用户会输入一个提示语，模型根据这个提示生成回答。而 eliciting 更多用于需要主动获取信息的场景，如客服系统中通过一系列问题来了解用户需求。
此外，在研究领域，eliciting 常用于评估模型的推理能力或知识获取能力，而 prompting 则更多用于测试模型对不同指令的理解和执行能力。
四、总结
尽管 eliciting 和 prompting 都涉及“引导”或“获取”信息的行为，但它们的核心目标和应用场景有显著不同。理解这两者的区别有助于在实际应用中更精准地选择合适的策略，从而提升AI系统的性能和用户体验。
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