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原文中文，约1700字，阅读约需4分钟。
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内容提要
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。
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关键要点
- 提示工程是一门新兴学科，专注于开发和优化提示，以高效利用语言模型。
- 大语言模型的简单化使其使用变得普及，用户无需成为数据科学家即可利用其解决复杂问题。
- 提示词的组成部分包括输入数据、示例、指令、标签和上下文。
- 上下文窗口长度决定了大语言模型能处理的最长序列，扩展上下文窗口的方法包括Self-Extend和位置插值。
- 建立较长的上下文窗口可以让模型处理更多信息，但并非所有模型都能完美关注上下文。
- 提示工程的策略包括建立评估体系、从简单提示开始、明确具体描述、利用示例和避免不必要的复杂性。
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