在一个不断发展的世界中，技术在方方面面占据主导地位，人工智能在几乎所有可能的任务中的广泛应用是不可避免的。然而，人工智能的一个关键部分是供人类开发和训练这些模型所需的信息。这个基本的循环，即提供信息以及信息的输入方式，被称为“提示工程”。
提示工程是什么？
提示工程是创建有效提示的过程，使AI模型能够基于给定的输入生成响应。提示工程实质上是为基于文本的人工智能任务，更具体地说是自然语言处理（NLP）任务，智能编写提示的过程。在这些基于文本的任务中，这些提示有助于用户和模型根据要求生成特定的输出。这些要求以提示的形式有效添加，因此得名提示工程。
提示的作用
提示是用于为机器学习模型提供上下文和指导的短文本片段。在谈论特定的文本AI任务，也称为NLP任务时，这些提示有助于生成与预期输出尽可能接近的相关输出。具体来说，这些提示通过以下方式有助于生成准确的响应：
- 为模型添加额外的指导。
- 不要使提示过于一般化。
- 确保添加的信息不要太多，以免混淆模型。
- 明确用户意图和目的，以便模型仅在相关上下文中生成内容。
提示工程的重要性
更具体的提示格式有助于更好地理解任务的要求。
具有详细说明要求的特定提示意味着输出更符合所期望的输出。
NLP任务的更好结果，通过提示也意味着未来任务的更好训练模型。
提示工程的应用
提示生成最常用的关键领域基本上是文本建模：NLP。正如上面已经提到的，提示工程可以通过多种方式为提示添加更多上下文、含义和相关性，从而生成更好的输出。
一些关键的提示生成应用包括：
语言翻译
语言翻译是将一段文本从一种语言翻译为另一种语言的过程，使用相关的语言模型。精心设计的提示，其中包括所需的脚本、方言和源文本以及目标文本的其他特征等信息，可以帮助模型更好地响应。
问答聊天机器人
问答机器人是当今最受欢迎的NLP类别之一。它被机构网站和购物网站等许多领域使用。用于训练AI聊天机器人模型的提示可以极大地影响机器人生成的响应。可以在提示中添加查询的意图和上下文的关键信息，以便机器人在生成相关答案时不会混淆。
文本生成
这种任务可以有多种应用，因此了解用户查询的确切维度变得至关重要。生成文本的目的可以大大改变文本的语气、词汇和结构。
提示工程的关键要点
提示工程是一个涉及多个方面和特征平衡的关键任务。使用正确的提示可以大大调整模型的性能。问题是，我们如何确保我们的提示对手头的任务是正确的？
以下是在为AI模型工程提示时应记住的一些关键要点：
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从目标和目标出发：AI模型通常仅基于手动输入工作。用于训练模型的原始输入或与语言模型进行的运行文本或对话都会影响模型如何回复下一个查询。因此，在与模型互动之前，必须清楚地了解会话的目标和要实现的目标。
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识别和使用相关和具体的数据：正如前文所述，就像每个提示及其目标应该清晰描述一样，同样，只应使用绝对相关的数据来训练模型。应确保培训中没有不相关或不必要的数据。
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关注查找相关关键词：相关关键词在生成的响应类型方面产生了很大的差异。关键词在正确的地方正确使用可以导致完全不同的结果。例如，在解决数学问题时，如果有人问模型：“什么是平面？”如果未提及关键字“数学”，则模型很有可能会将“平面”视为飞机的上下文。因此，关键词应在必要的地方使用！
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确保你的提示简单明了：在制作提示时，重要的是使用简单明了的语言，避免过于复杂的句子结构。这将使模型更容易生成准确的输出，并使用户理解提示更容易。
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测试和改进您的提示：最后一步是使用各种测试用例来评估生成的提示的性能，并根据需要进行调整。根据测试来进一步完善提示将提高模型生成的输出的准确性。
通过遵循上述最佳实践，您可以创建符合您特定目标的提示，并生成准确且有用的输出。
提示工程的优势和劣势
优势：
- 提高
准确性：相关的提示意味着AI模型的更好工作，进而只意味着以精度模拟出的精致响应。特别是在诸如医疗保健等利基领域，这可以被认为非常有用。
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提高用户体验：更好的响应只意味着满意的用户，他们可以轻松地获得与其问题相关的响应，而不需要太多麻烦。
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成本效益：需要实现单一准确和满意响应所需的轮次数量减少了，只需使用一个特定且精心设计的提示。
劣势：
- 确定特异性的困难：确定提示的特异性和泛化之间的正确平衡可能具有挑战性，因为过于具体的提示可能限制生成的响应范围，而过于一般的提示可能产生无关的响应。
提示工程的未来
提示工程是一项最近发展和崭露头角的技术，因此它实际上可以成为大多数AI和NLP任务以及其他领域的关键部分。以下是提示工程可能有助于取得巨大进展的一些关键领域：
AI和NLP
随着AI和NLP技术的不断发展，人们期望看到提示的准确性和有效性得到显著提高。通过更复杂的算法和机器学习模型，提示将进一步发展，并更适用于特定的用例。
与其他技术的整合
提示工程可能越来越与其他技术整合，例如虚拟助手、聊天机器人和语音启用设备。这将使用户能够更无缝和有效地与技术互动，从而改善整体用户体验。
自动化和效率的增加
我们还可以期望看到自动化和效率的增加，以及更高级的提示，因此，简化提示的开发，从而改善输出。
总结
“提示工程”在人工智能领域扮演着至关重要的角色，它决定了AI模型的性能和生成的响应的准确性。通过精心设计的提示，可以更好地满足用户需求，提高各种NLP任务的效果。然而，要成功进行提示工程，需要遵循一系列最佳实践，包括确保提示简单明了、明确目标和测试和改进提示。提示工程有望在未来继续发展，并成为AI和NLP领域的关键技术。
