合理运用Prompt能够进步个人生产力，让LLM更好地协助咱们工作和日子

大模型的出现无疑能进步个人生产力，但详细如何进步，这方面身边其实很多人不知道，因而笔者打算从个人实践来共享，如何让LLM更好的帮咱们工作和日子。

总的来说，合理运用Prompt能够进步个人生产力，让LLM更好地协助咱们工作和日子。期望这些总结对大家有所协助！

一、了解Prompt原理及根底概念

1. Prompt的前提及准则

在LLM中，Prompt是针对输入输出的一个描绘或许问题，提出一个恰当的问题能够说是处理了问题的一半。因而在运用LLM前，需求先考虑以下几方面：

• 是一个什么样的问题，封闭问题 / 开放问题（input）
• 提出这个问题的人和处理这个问题是什么人物（role）
• 这个问题需求从哪几个方面或许说过程来处理（step）
• 这个问题需求一个怎样的答案（output）

无疑明确好问题的详细细节能更好的协助咱们得到答案，因而在界说完上面的内容后再结合Prompt的几个准则：

• 明晰明晰：请告诉我关于狗的消息（不明晰）、狗的智商与其他动物比较如何？（明晰）。
• 详细：解释机器学习（不详细）、请用简单的语言解释机器学习是如何通过数据和算法来练习模型（详细）。
• 引导性：你怎样看待气候变化（缺乏引导）、根据科学依据，描绘一下气候变化对环境和人类社会的影响。（引导性）。
• 防止偏见：为什么某个政党是最好的挑选？（存在偏见）、列举一些政党的核心理念、并讨论对国家开展产生的影响（中立客观）。

另考虑到现在大模型练习的数据来看，提问时用英文的效果会比中文更优，因而建议以英文prompt为首选。

2. Prompt的要害特性

现在存在的两种Prompt分类有两种：

1. 编码Prompt工程
2. 编撰相关输入指令-本次共享的范围

message列表目标

LLM对于内容的输入输出选用message列表，能够理解为message列表目标是LLM交互的媒介，一般包括两个内容：

1. Role（人物）-user/system/assistant
2. Content（内容）-输入内容及返回内容