AIGC提示工程深度指南：技术、应用和未来趋势
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提示工程简介
提示工程是人工智能（AI），特别是自然语言处理（NLP）领域内的一个新兴领域。提示工程的关键在于将AI的任务描述嵌入到输入中，通常以问题的形式，而不是明确提供。这种技术将任务转化为基于提示的数据集用于训练语言模型，这个过程被通俗地称为"基于提示的学习"或"提示学习"。
提示工程的演变
诸如GPT-2和GPT-3等突出的语言模型在提示工程中标志着重要的里程碑。这些模型受到大量文本的训练，掌握了生成与人类编写的文本极其相似的输出的艺术。提示工程还被用于对模型进行特定任务的微调。一个值得注意的例子是T0模型，该模型使用62个数据集对12个NLP任务进行了微调。该模型在新任务上表现出色，甚至超过了没有预先训练就进行单个任务训练的模型。
理解思维链提示
思维链（CoT）提示是一种旨在增强大型语言模型（LLMs）推理能力的技术。通过提供一项任务的少数示例，可以提高模型的推理能力。例如，对于算术问题，CoT提示可能会诱导LLM以模仿人类思维过程的推理步骤进行回答。
引出思维链推理的方法
引出思维链推理有两种主要方法：少示例提示和零示例提示。少示例提示需要在提示中包含至少一个配对的、带有正确的人类编写的思维链推理的问题的示例。另一方面，零示例提示可能只是简单地在提示后追加"让我们一步步思考"这几个词。这种方法允许更好的扩展，因为它消除了为每个任务设计特定的思维链提示的需要。
提示工程的重要性
提示工程不仅仅是关于设计和开发提示词。它涵盖了与大型语言模型交互和开发的各种技能和技术。提示工程在与大型语言模型交互，以及理解大型语言模型能力方面起着重要作用。通过提示工程，用户可以提高大型语言模型的安全性，也可以增强大语言模型的能力，例如借助专业领域知识和外部工具。
提示工程的学习机会
由于需求旺盛，我们元壤教育研发了一系列关于LLM提示工程的课程。这些实践性强的课程将覆盖提示工程技术、用例和工具，有效地在大型语言模型（LLMs）之上构建应用。
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