提示工程简介

提示工程是一种利用特定的指令、问题或任务描述来引导大型语言模型（LLMs）生成所需输出的技术。它的核心目标是优化提示设计，从而提高模型的准确性、相关性和响应性。在复杂的任务执行过程中，提示工程发挥着关键作用，能够弥补模型的局限，并在问答、文本生成、代码理解与生成等多个场景中发挥巨大潜力。

基础提示设计示例：翻译任务

对于将英文句子“Hello, world!”翻译成中文这一任务，我们可以设计如下提示：“翻译任务：Hello，world! 目标语言：中文”。通过这一明确的提示，我们可以指导模型完成翻译任务。在提示工程中，温度（temperature）和Top_p参数对模型输出产生影响。温度的降低会使模型输出更确定，更倾向于选择出现概率高的词汇。而Top_p参数则决定模型输出的多样性与相关性，值越小，输出越集中于高频词汇。

针对特定任务的提示设计例子：信息提取

在信息提取任务中，我们可以从给定的文本中提取关键信息。例如，对于文本“纽约，2023年5月1日——纽约市市长宣布，未来一年将推出新的环保政策”，我们可以设计如下提示：“文本：[城市名称]，[日期] - [事件]”。通过使用正向指导而非负面限制的方式，我们可以提高模型输出的质量。正向指导通过提供清晰、具体的指令来引导模型输出，避免直接使用负面限制词。

提升模型表现的技术

上下文学习是提升模型表现的重要技术之一。通过提供少量示例让模型学习上下文，然后适应新任务。例如，通过提供样本输入和输出，让模型学习天气预报的语境，然后完成新任务的提示。多任务学习通过设计多个相关但独立的提示来增强模型的泛化能力。在与大语言模型的交互中，我们可以通过调整提示的长度、包含的细节以及使用模型特定的参数来优化交互效果。

关键概念与最佳实践

在提示设计中，我们需要遵循清晰明确和具体性的原则，确保任务描述简洁、直接，避免模糊或冗长的指令。我们应尽量避免过度依赖模板，并根据具体任务调整提示设计。提示应与模型能力相匹配，避免设计出超出模型能力范围的任务。

实践与资源

为了更好地理解和掌握提示工程，我们可以参考典型案例研究，如文本翻译和代码生成，对比不同提示设计对任务完成效果的影响。我们还可以利用在线教程、论坛与社区等资源。通过在线教程，我们可以学习提示工程的基础知识；通过论坛和社区，我们可以与其他提示工程师和开发者交流经验与技巧；通过实践项目，我们可以参与开源项目或创建自己的项目，通过实际操作提升技能并解决真实世界问题。遵循上述指南和实践，可以显著提高与大型语言模型的交互效率和效果，解锁更多应用场景的潜力。