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提示工程指南

提示工程(Prompt Engineering)是一门较新的学科,关注提示词开发和优化,帮助用户将大语言模型(Large Language Model, LLM)用于各场景和研究领域。 掌握了提示工程相关技能将...

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提示工程是一个较新的学科,专注于开发和优化提示词(Prompt),提示工程指南帮助用户有效地将语言模型用于各种应用场景和研究领域。通过掌握提示工程的相关技能,用户可以更好地了解大型语言模型的能力和局限性。

详细介绍:

1. 功能与应用:提示工程用于编写和优化提示,以便更有效地使用语言模型。这包括理解语言模型的功能和局限性,以及如何通过精心设计的提示来最大化其性能。

2. 技术创新:发布的官方提示工程指南提供了关于如何更有效地利用大型语言模型(如-4)的指导。这些方法可以相互结合,以获得更好的结果,并鼓励用户进行实验,寻找最适合自己的技巧。

3. 使用体验:提示工程不仅关注于技术层面,还涉及到实际应用,如在实际编程、写作或其他语言处理任务中如何应用这些优化技巧。

4. 目标用户:提示工程主要面向使用语言模型的专业人士,包括研究人员、开发者和内容创作者等,他们希望通过优化提示词来提高工作效率和成果质量。

提示工程是一个不断发展的领域,随着语言模型技术的进步,其重要性和影响力也在逐渐增强。

提示工程学

提示工程(Prompt Engineering)是一门较新的学科,关注提示词开发和优化,帮助用户将大语言模型(Large Language Model, LLM)用于各场景和研究领域。 掌握了提示工程相关技能将有助于用户更好地了解大型语言模型的能力和局限性。

研究人员可利用提示工程来提升大语言模型处理复杂任务场景的能力,如问答和算术推理能力。开发人员可通过提示工程设计、研发强大的工程技术,实现和大语言模型或其他生态工具的高效接轨。

提示工程不仅仅是关于设计和研发提示词。它包含了与大语言模型交互和研发的各种技能和技术。提示工程在实现和大语言模型交互、对接,以及理解大语言模型能力方面都起着重要作用。用户可以通过提示工程来提高大语言模型的安全性,也可以赋能大语言模型,比如借助专业领域知识和外部工具来增强大语言模型能力。

基于对大语言模型的浓厚兴趣,我们编写了这份全新的提示工程指南,介绍了大语言模型相关的论文研究、学习指南、模型、讲座、参考资料、大语言模型能力以及与其他与提示工程相关的工具。

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