提示工程的基本理念以及如何将这些理念应用于提升大语言模型的性能 [译]
原文中文，约1700字，阅读约需4分钟。发表于：。大语言模型的接口：大语言模型广受欢迎的一个重要原因在于，其文本到文本的接口极其简单，用户可以轻松使用。在早期，使用深度学习解决一个任务通常需要对模型进行微调，通过数据训练使其掌握解决该任务的方法。而且，这些模型大都只专注于单一任务。但是，大语言模型具备了通过文本提示解决多种问题的能力，这种在上下文中的学习能力使得原本复杂的问题解决方式转变为自然语言的形式！
本文介绍了提示工程的基本理念和应用于大语言模型的方法，通过实验不同的提示来优化大语言模型的性能。提示词的组成部分包括输入数据、示例、指令、标签和上下文。大语言模型的上下文窗口长度决定了模型能处理的最长序列，可以通过一些方法扩展。提示工程的策略包括建立评估体系、从简单的提示开始、明确具体的描述、利用示例和避免不必要的复杂性。
