我如何夺冠新加坡首届 GPT-4 提示工程大赛 [译]
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原文中文，约7300字，阅读约需18分钟。
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内容提要
本文介绍了作者在使用大语言模型时学到的策略，包括使用CO-STAR框架构建高效提示，使用分隔符进行文本分段，利用LLM的系统提示创建机制，以及仅使用LLM分析数据集的优势和限制。作者还提到了相关工具和软件包。
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关键要点
- 作者在新加坡政府科技局的 GPT-4 提示工程大赛中获奖，分享了提示工程的策略。
- 提示工程结合了技术理解、创造力和战略思考。
- CO-STAR 框架是构建高效提示的工具，包括上下文、目标、风格、语气、受众和响应。
- 使用 CO-STAR 框架可以提高大语言模型的响应质量和针对性。
- 分隔符帮助大语言模型识别提示中的意义单元，适用于复杂任务。
- 分隔符可以是特殊字符或 XML 标签，确保模型理解提示结构。
- 系统提示为大语言模型提供额外指示，影响其响应方式。
- 系统提示包括任务定义、输出格式和操作边界。
- 动态规则可以通过编程方式设定，NVIDIA 的 NeMo Guardrails 是一个推荐工具。
- 大语言模型可以在不依赖插件的情况下分析数据集，但在精确计算方面有限。
- 大语言模型擅长识别模式和趋势，适合执行基于模式查找的任务。
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