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在快速采用大型语言模型 (LLM) 的世界中，即时工程已成为释放其全部潜力的一项新技能。将其视为与这些智能人工智能系统对话的语言，使我们能够利用它们的巨大功能并重塑我们创造、工作、解决问题等的方式。它可以让包括你奶奶在内的任何人在云端对复杂的数十亿参数人工智能系统进行编程。
LLM从根本上建立在深度学习算法和架构之上。他们接受了大量文本数据集的训练。就像一个阅读了无数书籍的人一样，LLM从数据中学习模式、语法、关系和推理能力。可以调整内部设置以更改模型处理信息的方式并进行调整以提高准确性。当在推理阶段给出提示时，LLM利用他们学到的知识和参数来生成最可能和上下文相关的输出。正是由于这些提示，LLM可以生成人类质量的文本、进行对话、翻译语言、撰写不同类型的创意内容并以信息丰富的方式回答问题。
许多免费（开源）LLM付费（闭源）托管LLM服务现已推出。LLM正在改变每个行业以及我们生活的各个方面。具体做法如下：
提示是LLM的指路明灯。精心设计的提示可以显着影响LLM输出的质量和相关性。想象一下让私人助理预订晚餐。根据您提供的信息量（例如偏好的菜肴或时间），您将获得更准确的结果。提示工程是通过制作提示来从人工智能系统中获取所需输出的艺术和科学。它涉及设计和完善提示，以生成与用户意图相符的准确、相关和创造性的输出。
让我们通过研究提示工程技术来更深入地研究，这些技术可以帮助用户引导LLM实现所需的结果。
从实践来看，提示可以大致分为以下类别之一：
以下是已被证明在即时工程中非常有效的重要技术：
即时工程存在一些挑战和机遇。尽管LLM取得了指数级的进步，但他们可能仍然在抽象概念、幽默、复杂推理和其他任务上遇到困难，这些任务通常需要精心设计的提示。人工智能模型还可以反映训练数据中存在的偏差。
提示工程师需要了解这一点，并解决和减轻最终解决方案中的潜在偏差。此外，不同的模型自然会以不同的方式解释和响应提示，这给跨模型的泛化带来了挑战。大多数LLM创建者通常都有良好的文档以及适合该模型的提示模板和其他指南。熟悉模型以有效地使用模型总是很有用的。最后，虽然推理速度不断提高，但有效的提示也提供了在推理时精确编程LLM的机会，以节省计算和能源资源。
随着人工智能与我们的生活越来越紧密地交织在一起，提示工程正在发挥着越来越重要的作用。在塑造我们如何与其力量互动并从中受益方面发挥着至关重要的作用。如果做得好，它具有巨大的潜力，可以释放我们尚未想象到的可能性。
Deven Panchal 就职于 AT