Prompt Engineering

提示工程（Prompt Engineering）是一个涉及人工智能、机器学习以及自然语言处理领域的技术概念，它指的是一种通过对语言模型提供特定指令和上下文来完成特定任务的实践。该领域的知识对于AI工程师和研究人员来说，是提高和高效使用语言模型的有用技能。 在进行提示工程之前，需要具备一些先决条件，如对Python语言的熟悉、对语言模型的知识以及对深度学习或机器学习基本概念的理解。提示工程的目标包括提供对提示工程的介绍、概述最新提示技术以及通过演示和练习提供实践不同提示技术的机会。 提示工程的应用场景广泛，它不仅可以用于增强语言模型的表现，还可以帮助研究人员测试和评估大型语言模型（LLMs）的局限性，并在LLMs上实现各种创新应用。例如，提示工程可以用于教育、客户服务、个人助理、内容创作等多个领域，让交互设计和软件开发更为直观和用户友好。 在具体的提示工程实践中，需要精心设计一系列的提示或问题，以引导用户达成预期目标。这些提示可以是开放式的，也可以是封闭式的，其目的都是为了能够更好地与用户进行交互，并引导用户在系统或产品中进行操作。 为了实现有效的提示工程，工程师通常需要对当前的提示技术有深入的理解，这些技术包括但不限于各种填充式提示技术（如top-p采样技术），以及温度参数的调整，这些都是优化提示响应和结果质量的关键因素。通过调整模型和参数，可以在一定程度上控制生成文本的创造性与多样性，以及预测结果的确定性。 此外，应用与工具的选择也对提示工程的成功至关重要。由于提示工程常需依赖特定的语言模型平台或API，因此了解并熟悉这些工具的使用是必不可少的。工具和应用的选择范围从简单的命令行界面到复杂的图形用户界面，再到集成开发环境（IDE），甚至人工智能特定的应用程序和平台。 提示工程不仅是一种技术实践，更是一种艺术，它要求工程师必须具备跨学科的知识以及对细节的敏锐洞察力。随着人工智能技术的不断演进，提示工程无疑将在AI的发展中扮演越来越重要的角色。