大语言模型应用指南：提示模板与多轮对话

1. 背景介绍

1.1 大语言模型的崛起

近年来，随着深度学习技术的飞速发展，大语言模型（Large Language Model，LLM）逐渐崭露头角，并在自然语言处理领域取得了令人瞩目的成就。LLM通常是指参数量巨大、训练数据规模庞大的神经网络模型，例如GPT-3、BERT、LaMDA等。这些模型展现出强大的语言理解和生成能力，能够完成各种复杂的语言任务，例如文本摘要、机器翻译、问答系统、代码生成等。

1.2 提示模板与多轮对话的重要性

为了更好地利用LLM的潜力，我们需要找到有效的方法与其进行交互。传统的自然语言处理方法通常依赖于特定任务的标注数据进行训练，而LLM则可以通过提示模板（Prompt Engineering）和多轮对话（Multi-turn Dialogue）的方式进行引导和控制。

提示模板是指精心设计的文本片段，用于引导LLM生成符合预期结果的文本。通过设计不同的提示模板，我们可以控制LLM的行为，使其完成不同的任务。例如，我们可以使用提示模板让LLM生成一篇新闻报道、一段代码或者一首诗歌。

多轮对话则允许我们与LLM进行多轮交互，逐步引导其完成复杂的任务。在多轮对话中，我们可以根据LLM的回答调整我们的提问方式，从而获取更准确、更完整的