大厂总结-提示工程《第3章 NLP任务提示》

探秘 AI 原生应用开发：〈提示工程原理与实战〉研读笔记系列
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最近，我阅读了《AI
原生应用开发：提示工程原理与实战》一书，它为我打开了大语言模型与提示工程领域的新视野。为了更好地消化书中的知识，加深对相关内容的理解，我决定撰写一系列的读书笔记。

一、核心内容概述

本章聚焦于大语言模型（LLM）时代下的提示工程在自然语言处理（NLP）任务中的应用，详细阐述了多种NLP任务类型、提示工程的具体实施方式，以及其带来的优势与面临的挑战。

（一）大语言模型现状与提示工程的重要性

大语言模型的出现使NLP领域取得重大进展，但传统NLP任务开发模式复杂，导致任务碎片化和知识难以共享。提示工程成为连接大语言模型与实际NLP任务的关键桥梁，通过巧妙设计提示，可充分发挥大语言模型已学习的丰富知识和通用能力，无需大量额外训练就能完成各类任务，极大提升了研发效率。

（二）NLP任务类型与提示工程应用

1. 文本生成任务：涵盖文本摘要、观点总结、机器翻译、对抗文本生成和同义句转换等子任务。在文本摘要中，可通过抽取式或生成式方法提炼关键信息；观点总结能从不同维度概括文本核心要义；机器翻译可实