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无需代码，仅用自然语言：与格雷格·本森教授关于提示工程的问答
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原文英文，约1700词，阅读约需7分钟。
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内容提要
随着大型语言模型（LLMs）的发展，程序员面临新的挑战。尽管自然语言提示可以替代部分代码，但编程知识仍然必不可少。LLMs在生成代码和处理复杂任务方面表现出色，但也带来了不确定性。未来，程序员与LLMs的关系将不断演变，仍需人类专家的参与。
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关键要点
- 大型语言模型（LLMs）使程序员面临新的挑战，编程知识仍然不可或缺。
- 提示工程被视为将自然语言与编程语言结合的最终成果。
- LLMs在处理复杂任务和生成代码方面表现出色，但也带来了不确定性。
- 不同的LLMs对同一提示的响应可能不同，增加了应用集成的复杂性。
- 提示可以作为代码的替代，但并非所有情况下都能直接转换为代码。
- 随着LLMs的进步，可能会有一代技术工作者无需正式的计算机科学学位。
- 开发者可能会对失去对软件开发的控制感到抵触。
- 提示可以描述一些难以用代码实现的功能，如情感分析和信息提取。
- 选择合适的LLM对提示工程师至关重要，不同模型在特定用例中表现不同。
- 通过提供合适的示例数据，可以改善LLM的结果，微调变得越来越普遍。
- 希望未来仍然需要理解编程语言的人类专家，以促进人类创造力和知识的发展。
- 计算机科学学生应抓住当前技术变革的机会，适应新的软件开发环境。
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