<aside> <img src="https://prod-files-secure.s3.us-west-2.amazonaws.com/74669eb4-5b30-42a0-b8b4-ad1bbc4925c0/d6e39796-8e1e-4c3d-8000-4e366e2f7752/book_598150.png" alt="https://prod-files-secure.s3.us-west-2.amazonaws.com/74669eb4-5b30-42a0-b8b4-ad1bbc4925c0/d6e39796-8e1e-4c3d-8000-4e366e2f7752/book_598150.png" width="40px" />
關於提示詞
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在生成式人工智慧（GenAI）的領域，技術的演變帶來了一個創新與創意的新時代。其中最具突破性的進展是大型語言模型（LLMs），如 LLama、ChatGPT、GPT-4，這些模型改變了我們與機器互動的方式，使其比以往任何時候都更直觀和類人。這些模型能夠生成極具連貫性和上下文相關性的文本，為教育、客戶服務、內容創作等各個領域開啟了無數可能性。然而，為了充分發揮這些人工智慧奇蹟的潛力，一項關鍵技能已成為不可或缺的：提示工程 (Prompt Engineering)。
提示工程是一門較新的學科，專注於提示詞開發和最佳化，幫助使用者將大語言模用於各個場景和研究領域。 掌握了提示工程相關技能將有助於使用者更了解大型語言模型的能力和限制。
研究人員可利用提示工程提升大語言模型處理複雜任務場景的能力，如問答和算術推理能力。開發人員可透過提示工程設計、研發強大的工程技術，實現和大語言模型或其他生態工具的高效接軌。
提示工程不僅僅是關於設計和研發提示詞。它包含了與大語言模型互動和研發的各種技能和技術。提示工程在實現和大語言模型互動、對接，以及理解大語言模型能力方面都起著重要作用。使用者可以透過提示工程來提高大語言模型的安全性，也可以賦能大語言模型，例如借助專業領域知識和外部工具來增強大語言模型能力。
提示工程是設計查詢或指令的藝術，旨在引導LLMs產生所需的輸出。這類似於與一個高度智能的LLM進行交流，該系統能夠執行複雜的任務，只要給予清晰、精確且結構良好的指令。這種需求源於模型依賴輸入提示來確定其回應的範圍、語調和方向。因此，輸出的質量直接受到提示有效性的影響。
我們可以透過簡單的提示詞獲得大量結果，但結果的品質與你提供的資訊數量和完善度有關。一個提示詞可以包含你傳遞到模型的指令或問題等信息，也可以包含其他詳細信息，如上下文、輸入或示例等。你可以透過這些元素來更好地指導模型，並因此獲得更好的結果。