什么是提示工程（Prompt Engineering）

什么是提示工程（Prompt Engineering）

提示工程（Prompt Engineering）是人工智能领域，特别是自然语言处理（NLP）中的一种重要技术。其核心目的是通过设计和优化输入给大型语言模型（LLM）的提示（prompts），引导模型生成所需的输出结果，而无需更新模型的参数或权重。

提示工程（Prompt Engineering）功能特点

1. 不需更新模型参数：提示工程的主要优势在于它可以在不修改模型本身的情况下，通过输入特定的文本来操控模型的行为，从而实现对输出结果的精确控制。
2. 高效利用生成式AI：通过精心设计的提示，可以更有效地从生成式AI模型中获取具体、有用的响应，提升模型在各种任务中的表现。
3. 多功能性增强：提示工程能够使单一模型在多个不同的任务中表现出色，例如从简单的问答到复杂的推理任务。
4. 有序性：链式思考提示要求将问题分解为一系列有序的步骤，每个步骤都建立在前一个步骤的基础上，形成一条清晰的逻辑链路。
5. 个性化和适应性内容生成：通过纳入用户特定信息并指导模型调整输出，提示工程可以创建符合个人需求、偏好或上下文的内容。
6. 提高性能和多样性：使用开放式提示、约束或挑战等方法，可以鼓励AI模型产生更具创意和多样性的输出，从而提高生成内容的质量和吸引力。
7. 成本效益：先进的提示工程技术不仅可以提高模型的准确性，还可以降低计算成本，特别是在初始预训练和后续微调过程中。
8. 广泛的应用场景：提示工程被应用于多个领域，包括但不限于内容生成、数据分析、商业沟通、个性化客户体验以及软件开发等。

提示工程是一门战略学科，通过设计和优化输入提示，可以显著提升大型语言模型在各种任务中的表现和效率，并且在不改变模型本身的前提下实现这一目标。