以下是关于如何学习提示词运用的建议：
精心设计的提示词能最大限度发挥语言模型的潜力，多实践、多学习、多总结，终可掌握窍门。同时，在与大模型交互时，方法论不是关键，不断尝试和交互是最佳方法，无需严格遵循规则，未达成目的就锲而不舍地再尝试或更换模型。另外，用 Markdown 格式清晰表达问题有助于提高与模型交流的效率和精确性，其具有结构清晰、格式化强调、适用性广等优点。
“AI时代我们都翻身农奴当老板，拥有数字员工后的我们，了解这些员工的秉性，成为新时代的超级个体。”[heading1]01[heading1]—[heading1]是否需要提示词工程，是否需要学提示词？[content]我是持反对观点的，像打字和写作一样。方法论不是关键，不断尝试和大模型交互，便是最佳方法。[heading1]02[heading1]—[heading1]和大模型交互需要遵循规则吗？[content]不需要。网上流传最广的提示词方法论，是“你需要给大模型一个角色”。这确实是一个好的策略，因为小学老师，大学老师这样的角色，预设很多背景信息。这是一个非常讨巧的方式。但我并不认为这是一条必须要遵循的原则，甚至所有的规则都不是必须遵守的。你可以在提示词里面设定规则，也可以聊着聊着临时更改规则，和大模型交互时完全不需要考虑规则。要考虑的就是是否达成了你的目的，如果没达成，那就锲而不舍的开一个新窗口，再尝试一下。如果还是不行，换个模型。[heading1]03[heading1]—[heading1]用Markdown格式清晰表达问题[content]Markdown通过其易读性、格式化的灵活性和信息的清晰结构，使得与大模型的交流更加高效和精确。有助于模型更好地理解用户的意图。1.结构清晰：Markdown通过简单的标记语法提供了丰富的格式化选项，如列表、标题、加粗、斜体、链接等。这使得信息呈现出清晰的结构，有助于模型更好地理解问题的重点和结构。2.格式化强调：Markdown允许用户通过格式化来强调问题中的关键部分，如使用加粗来突出重点或使用列表来组织多个问题或信息点。强调有助于模型识别和优先考虑文本的关键部分，从而提高回答的相关性和准确性。3.适用性广：由于Markdown在技术和非技术领域的广泛应用，使用这种格式交流可以确保信息的有效传达。普适性强。[heading1]04
首先我们给出一些常见缩写和专业词汇的“人话”解释，它们十分基础，但理解他们至关重要。为了讨论更加聚焦，接下来的内容将主要围绕大语言模型为主进行展开（对于其他模态的大模型，我们暂且放放）：LLM：Large language model的缩写，即大语言模型，前面百团大战中的各类大模型，说的都是大语言模型（极其应用）Prompt：中文译作提示词，就是我们输入给大模型的文本内容，可以理解为你和大模型说的话，下达的指令。提示词的质量好坏，会显著影响大模型回答的质量，很多时候如果你觉得大模型回答的太差了，AI味儿太浓了，很可能是你的提示词写的不够好，换言之，不是AI不行，而是你不行😌Token：就像人类有着不同的语言，大模型也有着自己的语言体系，如图9，我们发送文本给大模型时，大模型会先把文本转换为他自己的语言，并推理生成答案，而后再翻译成我们看得懂的语言输出给我们。正如人类不同语言都有最小的字词单元（汉语的字/词，英语的字母/单词），大模型语言体系中的最小单元就称为Token。这种人类语言到大模型语言的翻译规则，也是人类定义的，以中文为例，由于不同厂商的大模型采用了不同的文本切分方法，因此一个Token对应的汉字数量也会有所不同，但在通常情况下，1Token≈1-2个汉字。请注意，大模型的收费计算方法，以及对输入输出长度的限制，都是以token为单位计量的。上下文：英文通常翻译为context，指对话聊天内容前、后的内容信息。使用时，上下文长度和上下文窗口都会影响AI大模型回答的质量。上下文长度限制了模型一次交互中能够处理的最大token数量，而上下文窗口限制了模型在生成每个新token时实际参考的前面内容的范围（关于这一点，你需要看完3.2中关于GPT的讨论，方能更好理解）
提示词（Prompt）在现代大型语言模型中扮演着极其重要的角色，掌握提示词的运用技巧可以最大限度地发挥模型的潜能。以下是一些学习提示词运用的建议：1.理解提示词的作用提示词向模型提供了上下文和指示，使其能更准确地理解并完成所需的任务。提示词的质量直接影响了模型输出的质量。1.学习提示词的构建技巧明确任务目标，用简洁准确的语言描述给予足够的背景信息和示例，帮助模型理解语境使用清晰的指令，如"解释"、"总结"、"创作"等对特殊要求应给予明确指示，如输出格式、字数限制等2.参考优秀案例研究和学习已有的优秀提示词案例，了解行之有效的模式和技巧。你可以在领域社区、Github等资源中找到大量案例。1.实践、迭代、优化多与语言模型互动，根据输出提高提示词质量。尝试各种变体，比较分析输出差异，持续优化提示词构建。1.活用提示工程工具目前已有一些提示工程工具可供使用，如Anthropic的Constitutional AI。这些工具可辅助构建和优化提示词。1.跟上前沿研究提示工程是当前最前沿的研究领域之一，持续关注最新的研究成果和方法论。精心设计的提示词能最大限度发挥语言模型的潜力，是高效使用大模型的关键技能。多实践、多学习、多总结，终可掌握窍门。内容由AI大模型生成，请仔细甄别。