[python-大语言模型]从浅到深一系列学习笔记记录
整体学习路径参照：点这里
python-机器学习-深度学习-大语言模型-数据开发
- 面向开发者的LLM入门
- 提示原则
面向开发者的LLM入门
学习链接：
github地址：https://github.com/datawhalechina/prompt-engineering-for-developers
在线阅读地址：https://datawhalechina.github.io/prompt-engineering-for-developers/#/
提示原则
- 编写清晰、具体的prompt
提供清晰、具体的prompt，最好是一个prompt只执行一件事。当提供具体的细节信息，更有助于AI模型理解。
可以使用隔断符来编写prompt，避免混淆和提示词注入。隔断符可以使用markdown格式编写方式去使用。学习链接：结构化编写方式
名词解释：：：
提示词注入：用户输入的文本可能包含与你的设想prompt相冲突的内容，如果不加分隔符，这些输入就可能’注入‘并操纵语言模型，导致出现有歧义的输出。
2. 给模型时间去思考
3. 局限性
4. 英文原版prompt
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