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随着人工智能技术的快速发展，大语言模型（LLM）如 GPT 系列在各类任务中的应用越来越广泛。从文本生成到代码编写，从数据分析到内容创作，这些模型展现出了强大的能力。然而，要充分发挥大语言模型的潜力，关键在于如何设计高质量的提示词（Prompts）。这门技术被称为提示工程，它是提升模型输出质量的核心方法。
在本文中，我们将深入探讨提示工程的基本概念、提示词的设计方法以及如何通过零样本和少样本提示来优化模型的表现。 什么是提示工程？
提示工程是指通过设计和优化输入提示（Prompts），以引导语言模型完成特定任务或生成高质量输出的过程。提示词是用户与模型交互的桥梁，直接影响模型的输出结果。一个好的提示词不仅能提高模型的准确性，还能显著提升任务完成的效率。
例如，当我们向模型输入提示词 “The sky is” 时，模型可能会输出 “blue.”。尽管这一结果符合常识，但它可能无法满足更复杂的需求。如果我们稍作调整，将提示词改为 “Complete the sentence: The sky is”#x
