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Prompt Engineering提示词工程

发布日期：2025-01-06 19:35:52 浏览次数： 2878

作者：学之源法

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学习提示词工程之前先要了解几个核心概念。

1.核心概念

大模型（Large Language Models, LLM）：指的是能够处理和理解大量数据的人工智能模型，它们在自然语言处理（NLP）领域尤为重要。

多模态（Multimodal）：涉及多种类型的数据输入和输出，如文本、图像和声音等。

人工智能（Artificial Intelligence, AI）：模拟人类智能行为的计算机系统，包括学习、推理、自我修正等能力。

需要特别之处的是，大模型实际上是分广义的大模型和狭义的大模型，广义大模型就是指参数规模巨大的深度神经网络模型包含了语言、视觉、声音、时空数据等多模态任务的模型。狭义的大模型指大规模语言模型，是一种由包含数百亿以上参数的深度神经网络构建的语言模型，一般使用自监督学习方法，通过大量无标注文本进行训练而成，因动不动就上亿的参数而得名。例如GPT-4的参数高达1.8 万亿个。

2.提示工程

提示工程（Prompt Engineering）：提示工程是设计和优化输入提示（prompts）的过程，以引导人工智能模型生成期望的输出。

重要性：在与AI模型交互时，有效的提示可以显著提高模型的性能和输出质量。

3.本文的目标：

1.知识与技能1.理解提示工程的基本原理。2.学习如何构建有效的提示。3.掌握在不同场景下应用提示工程的技巧。

2.过程与方法1.掌握提示调优的方法，了解它在实际教学场景中的重要作用

3.情感态度价值观：高质量的提示词可以显著提高老师的幸福感

提示词就是给大模型发送的指令，即prompt，用于控制AI按照要求工作。

重要性不言而喻，在AI时代，prompt相当于编程语言，控制AI的行为。从使用者角度来说，提示工程师（Prompt Engineer）就是是AI时代的程序员。

对于提示词其门槛很低，会打字就能跟大模型交流，但是若使用到出神入化其难度却很高。典型的上手容易，精通困难。

但是，未来与Ai打交道将是各行个业普遍的能力，未来每个人都需要掌握提示工程，张老师常常想是不是该给孩子们普及一下，但真心害怕他们用来应付作业和偷懒。不可否认，随着AI进化，提示工程将变得更简单。

随着Ai进化提示词是不是会淘汰甚至没有必要再学习？

其实，完全有可能，但目前阶段尚不具备，所以当下我们仍然离不开提示词，提示词将在相当一段时间内仍有较大的存在价值。以coze开发为例，好的提示词仍然是解决具体问题的不二选择，因此将好的prompt固化到程序中，成为系统功能的一部分成为开发智能体的一种常用形式。

我们懂得如何写提示词是很有必要的，首先大模型生成内容是基于一种文字游戏，或者说是基于概率的文字接龙。因此我们懂得提示词工程的好处在于，哪些指令是有效的，哪些指令是无效的，怎样提升提示词的效率等。其实这个跟Ai时代学不学编程是一个道理，在写这篇公号之前，张老师也一度认为在Ai时代编程不重要，完全可以不学习编程，实际上这是没有搞清楚问题，Ai的确是可以帮助生成编程代码，但是不懂编程就毫无判断能力，最起码什么问题用编程解决更好，什么问题用Ai解决更好。懂编程可能是ai时代更好适应工作需求提高工作能力的一种形式。

Ai是必然要与传统业务对接，要不然就毫无价值和意义，那么对接的一种形式就是用编程去抓取各种内容，用Ai进行过滤输出有价值的文本，再重新回到原来的业务流中去。所以懂编程在Ai时代将更有用武之地。

4.从prompt应用的目标去思考

1.直接获取答案比如：珠穆朗玛峰的高度是多少？

这种提示词不是本文的教授重点，若你只想写出如下的提示词，那么请你绕道而行吧，张老师是无法叫醒一个装睡的人。

悲催的如：给我写一份工作总结。

2.prompt成为系统的一部分，每天可以帮你写出工作总结、班级成绩分析和基于学校招生信息的问答。这个目标才是我们应用prompt的本质原因，也是张老师写这篇文章的底层逻辑。