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原文中文，约6900字，阅读约需17分钟。
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内容提要
本文介绍了如何借助伪代码精准控制大语言模型（LLM）的输出结果和定义其执行逻辑。对于复杂任务或多分支任务，用自然语言描述可能不够清晰准确，而伪代码可以更好地描述任务执行流程。伪代码是一种介于自然语言和编程语言之间的描述方法，LLM对伪代码的理解能力较强。通过伪代码Prompt，可以精确控制LLM的输出结果。文章还给出了几个例子，展示了如何用伪代码Prompt来拆分长句子、整理字幕文稿和一次画多张图片。最后总结了Prompt的本质是对LLM的控制指令，可以灵活运用不同形式的描述方法。
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关键要点
- 伪代码可以精准控制大语言模型（LLM）的输出结果和执行逻辑。
- 自然语言描述复杂任务时可能不够清晰，伪代码能更好地描述执行流程。
- 伪代码是一种介于自然语言和编程语言之间的描述方法，LLM对其理解能力较强。
- 使用伪代码Prompt可以精确控制LLM的输出结果。
- 文章提供了用伪代码拆分长句子、整理字幕文稿和一次画多张图片的示例。
- Prompt的本质是对LLM的控制指令，可以灵活运用不同形式的描述方法。
- LLM的理解能力受限于指令的清晰度和准确性。
- 伪代码可以帮助分解复杂任务，清晰描述子任务的执行逻辑。
- 通过伪代码，可以将多个任务分解为子任务，便于LLM执行。
- 在写Prompt时，可以使用多种形式，如few-shot、CoT和伪代码等。
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