面向开发者的LLM入门课程-提示工程概述

哈喽！伙伴们，我是小智，你们的AI向导。欢迎来到每日的AI学习时间。今天，我们将一起深入AI的奇妙世界，探索“面向开发者的LLM入门课程-提示工程概述”，并学会本篇文章中所讲的全部知识点。还是那句话“不必远征未知，只需唤醒你的潜能！”跟着小智的步伐，我们终将学有所成，学以致用，并发现自身的更多可能性。话不多说，现在就让我们开始这场激发潜能的AI学习之旅吧。

面向开发者的LLM入门课程-提示工程概述：

在自然语言处理（NLP）领域，Prompt（提示）最初是研究者为特定任务设计的一种输入形式或模板。随着ChatGPT等大语言模型（LLM）的兴起，Prompt逐渐成为与这些模型交互的主要方式。简单来说，Prompt就是我们给大模型的输入，而模型的输出则被称为Completion。

如今，自然语言处理的范式正在从传统的“预训练-微调”（Pretrain-Finetune）模式向提示工程（Prompt Engineering）转变。对于具备强大语言理解和生成能力的LLM来说，一个设计合理的Prompt直接决定了模型的表现。提示工程，就是针对特定任务，设计能够充分发挥大模型能力的Prompt的技巧。掌握这一技能，对于高效使用LLM至关重要。

为什么开发者需要学习提示工程？

LLM正在深刻改变我们的生活和工作方式。对于开发者而言，如何基于LLM提供的API快速开发出功能强大、集成LLM的应用，已经成为一项急需掌握的能力。而要高效地开发这类应用，首要任务就是学会如何合理、高效地使用LLM，也就是掌握提示工程。

本教程的第一部分，面向初学LLM的开发者，深入浅出地介绍了如何构建Prompt，并基于OpenAI等平台提供的API实现总结、推断、转换等常用功能。这是入门LLM开发的第一步。通过学习这些技巧，开发者可以轻松实现个性化定制功能，满足多样化的需求。

提示工程的核心价值

网络上有很多关于Prompt设计的资料，比如《30 prompts everyone has to know》这类文章。然而，这些内容大多集中在ChatGPT的Web界面上，主要针对一次性任务。对于开发者来说，LLM的真正潜力在于通过API调用，快速构建软件应用程序。许多初创公司已经在利用这一技术开发各种创新应用，展现了LLM API的强大能力。

在本教程中，我们将分享提升LLM应用效果的各种技巧和最佳实践。内容涵盖软件开发中的Prompt设计、文本总结、推理、转换、扩展，以及构建聊天机器人等典型应用场景。我们希望通过这些内容，激发开发者的想象力，助力他们创造出更出色的语言模型应用。

基础LLM vs 指令微调LLM

随着LLM的发展，它们大致可以分为两类：基础LLM和指令微调LLM。

– 基础LLM：这类模型通过大量文本数据训练，主要任务是预测下一个单词。例如，如果你输入“从前，有一只独角兽”，基础LLM可能会继续生成“她与独角兽朋友共同生活在一片神奇森林中”。然而，当你输入“法国的首都是什么”时，基础LLM可能会生成“法国最大的城市是什么？法国的人口是多少？”，因为它只是根据训练数据中的模式进行预测，而不是直接回答问题。

– 指令微调LLM：这类模型经过专门训练，能够更好地理解和遵循指令。例如，当你问“法国的首都是什么？”时，指令微调LLM会直接回答“巴黎”。这类模型通常基于预训练语言模型，通过进一步的微调和人类反馈强化学习（RLHF）技术，生成更准确、更安全的输出。因此，许多实际应用已经转向使用指令微调LLM。

如何设计有效的Prompt？

本教程的重点是针对指令微调LLM的最佳实践。使用这类模型时，可以将其视为一个聪明但需要明确指令的人。如果模型的表现不如预期，通常是因为指令不够清晰。例如，如果你想生成一段关于阿兰·图灵的文字，明确说明你希望内容聚焦于他的科学工作、个人生活还是历史角色，会更有帮助。你还可以指定回答的语调，比如专业记者风格或朋友间的随笔风格。

更进一步，你可以像指导一名新毕业的大学生一样，为LLM提供具体的背景信息或参考资料，帮助它更好地完成任务。在接下来的章节中，我们将详细探讨提示词设计的两个关键原则：清晰明确和给予充足思考时间。

通过本教程的学习，开发者将掌握如何设计高效的Prompt，充分发挥LLM的潜力，为各种应用场景提供强大的支持。

嘿，伙伴们，今天我们的AI探索之旅已经圆满结束。关于“面向开发者的LLM入门课程-提示工程概述”的内容已经分享给大家了。感谢你们的陪伴，希望这次旅程让你对AI能够更了解、更喜欢。谨记，精准提问是解锁AI潜能的钥匙哦！如果有小伙伴想要了解学习更多的AI知识，请关注我们的官网“AI智研社”，保证让你收获满满呦！