定义
提示工程是通过在提示中添加特定指令、信息或约束来优化语言模型性能的技术。这些指令可以引导模型以预期方式生成文本或做出预测。
如何运作：
提示工程通过以下方式影响语言模型：
• 提供上下文： 为模型提供有关任务、目标或输入文本的信息。
• 设定约束： 限制模型的输出长度、风格或语法。
• 注入指令： 指示模型执行特定操作，例如生成代码、翻译语言或总结文本。
优势：
• 提高语言模型的性能和准确性。
• 定制模型以满足特定需求。
• 控制模型的输出并减少偏差。
那么我们可以根据此Roadmap去系统看下包含的相关内容。
roadmap 原文地址 原地址可以交互，点击不同的部分可以看到相关内容。
其他资料
课程
我在之前看到过一些关于Prompt的教程。其中我觉得让我体验最好内容也不错的地址是：deeplearning.ai 的课程 能看到吴恩达
prompt网站
prompt网站我目前保留了一个，promptport
最后
我看到论坛里主要还是使用GPT，所以目前很多GPT的prompt网站效果还是不错的。我之前在dify中利用prompt在国内大模型上使用感觉就很费劲。他能理解却不按照你说的内容去生成内容加入他自己很多废话。 反复去强调还是会有奇怪的输出。所以我主要还在GPT上使用网站上的prompt来作为首选的工具。
自动化 自动化
原来你是专家 给你点了
