解锁大语言模型潜力：4种提示工程技术解析，带你玩转 AI

摘要

提示工程是一种技术，通过改变提示来影响大型语言模型（LLM）的输出。这个领域不需要高级的技术背景，而是依赖于好奇心和创造力。

提示工程的基本形式包括零样本提示，即没有示例的情况下向LLM提供任务；少样本提示，即提供少量示例以提升模型性能；思维链提示，即将复杂任务分解为中间步骤；以及自一致提示，即提供多个推理路径并选择最一致的答案。

在实际应用中，提示工程能显著提升任务性能，包括分类任务、复杂推理任务等。特别是对于需要多步骤推理的问题，通过CoT和自一致提示可以获得更准确的结果。

最新的提示工程技术还包括思维树方法，它鼓励模型探索多种解决方案，并对其进行评估和排名。此外，零样本思维树提示将这些原则应用于单个提示，进一步简化了决策过程。

成为一个更好的提示工程师的方法是不断实践，尝试不同的提示，观察结果，并据此调整和优化。提示工程不仅对专业人士有用，任何想要将LLM集成到工作流程中的用户都应该掌握这一技能。

作者介绍

Numa Dhamani是一名工程师和研究员，专注于自然语言处理和安全领域，为多种机构提供咨询服务。Maggie Engler是Inflection AI的工程师和研究员，专注于使用数据科学和机器学习对抗网络滥用行为，并有丰富的教育和传播经验。