大模型提示工程

提示工程 (Prompt Engineering) 是一种设计和优化输入提示 (prompts) 的方法，旨在引导大型语言模型 (LLMs) 生成符合预期的高质量、有用的输出。 由于 LLMs 的行为高度依赖于输入提示，因此有效的提示工程对于充分利用这些模型的潜力至关重要。

提示工程的核心在于 理解模型的优势、局限性，并利用有效的提示策略来最大化模型的潜力，同时规避其缺陷。 大型语言模型虽然强大，但它们本质上是基于概率分布的文本生成器，其行为受输入提示的强烈影响。好的提示能够引导模型朝着期望的方向生成内容。其重要性：

• 提高输出质量： 好的提示能显著提升模型输出的准确性、相关性、连贯性和创造性。
• 控制模型行为： 通过提示，我们可以引导模型扮演不同的角色、遵循特定的格式、进行特定类型的任务，甚至控制模型的语气和风格。
• 降低成本和提升效率： 清晰有效的提示可以减少迭代次数，更快地获得满意的结果，从而降低使用模型的成本和提升效率。
• 解锁模型潜力： 提示工程是挖掘和解锁大型语言模型潜力的关键，让我们能够利用模型解决更复杂、更具挑战性的问题。

和大模型对话，直接表达我们的需求，即直接告诉大模型我们的问题，不需要过多思考，这也是大多数人和大模型对话的方式。这种方式的输出结果非常不确定，有时能生成不错的输出，有时又不尽如人意，这也是为什么很多人觉得大模型说的都是正确的废话。而且大模型还经常出现事实性错误，对一些推理问题更是错误百出。为了更好的控制模型的行为，解锁模型潜力，提示工程

一、 基础提示技巧