第四章：提示工程基础

第四章：提示工程基础 Prompt Engineering Fundamentals 如何撰写 LLM 的提示很重要，精心设计的提示可以比不精心设计的提示取得更好的结果。 但这些概念到底是什么，提示、提示工程以及我如何改进我发送给 LLMs 的内容？ 诸如此类的问题正是本章和下一章想要解答的。 生成式人工智能能够根据用户请求创建新内容（例如文本、图像、音频、代码等）。 它使用 LLMs 来实现这一目标，例如 OpenAI 的 GPT 模型系列，这些模型通过使用自然语言和代码进行训练。 用户现在可以使用熟悉的语言（如聊天）与这些模型进行交互，而无需任何技术专业知识或培训。 这些模型是基于提示的——用户发送文本输入（提示）并获取人工智能响应（完成）。 然后，他们可以在多轮对话中迭代地“与人工智能聊天”，完善他们的提示，直到响应符合他们的预期。 “提示”现在成为生成式人工智能应用程序的主要编程界面，告诉模型要做什么并影响返回响应的质量。 “提示工程”是一个快速发展的研究领域，专注于提示的“设计和优化”，以大规模提供一致且高质量的响应。 学习目标 在本章中，我们将了解什么是提示工程、为什么它很...