提示工程与参数调优
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内容提要
提示词在大语言模型中至关重要，影响输出效果。提示词工程是一项新兴技能，需要在具体性与相关性之间取得平衡。通过调整参数（如temperature、top-k、top-p等）可优化模型表现。随着对提示词工程师需求的增加，掌握相关工具（如Semantic Kernel）和实战技巧将提升AI应用效果。
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关键要点
- 提示词在大语言模型中扮演关键角色，影响模型输出。
- 提示词工程是一项新兴技能，需要创造力和对细节的关注。
- 有效的提示词设计可以显著改变模型的输出结果。
- 在提示词中找到具体性与相关性之间的平衡至关重要。
- 可以通过调整参数（如temperature、top-k、top-p等）来控制模型行为。
- 提示词工程师的需求正在迅速增长，成为一项重要职业。
- Semantic Kernel是提升提示词工程能力的重要工具，支持快速对比和调优。
- 优秀的提示词工程师需结合技术、创意与实验，持续优化提示词。
- 保持学习最新的提示词工程研究和最佳实践是必要的。
- 提示词工程是一个动态演进的领域，掌握此技能能有效控制AI输出。
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