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【大模型】prompt实践总结

news 2026/2/1 4:31:11

文章目录

怎么才算是好的prompt
设计准则
- 基本原则
- 精炼原则（奥卡姆剃刀准则）
- 具体原则
真实操作技巧
- 指定角色
- 增加fewshots
- 列表化
- 代码化
- 强调需求
- 真实迭代
- 大模型优化
- - 情形
  - - 任务的定义和评估标准似乎可以再明确一下
    - 出现了一些之前没有考虑过的特殊情况，可以重新组织语言优化Prompt来处理这些特殊情况
大模型prompt引理一对一效应
- 编写prompt的万能模板
任务
要求
知识
- - langgpt
  - 四步走
百度总结： prompt 编写技巧

怎么才算是好的prompt

自己读起来顺口

设计准则

基本原则

Prompt应当和大模型的高质量训练数据分布尽可能一致

精炼原则（奥卡姆剃刀准则）

如无必要，勿增实体。指令约束应该逐步添加到Prompt中，保证每一条约束都与任务需求本身息息相关，
每一条约束的加入都会对生成的结果产生显著的影响，避免任何冗余的指令约束。
当Prompt内容过于丰富时，模型并不一定会完全遵循每一条指令约束，因此每一条指令的表述应当越精炼越好

具体原则

形容词尽可能描述准确某个名词。例如，
(bad case)你是一个人工智能助手
(good case)你是一个医疗领域的人工智能助手

真实操作技巧

指定角色

指定模型扮演的角色/身份可以帮助模型更好地定位答复的内容与风格，虽然让模型扮演指定的角色并非是一个总是有效的trick，
但在某些任务需求难以准确描述的任务上，有可能会取得意想不到的效果。

增加fewshots

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【大模型】prompt实践总结

文章目录怎么才算是好的prompt设计准则基本原则精炼原则（奥卡姆剃刀准则）具体原则真实操作技巧指定角色增加fewshots列表化代码化强调需求真实迭代大模型优化情形任务的定义和评估标准似乎可以再明确一下出现了一些之前没有考虑过的特殊情况，可以重新组织语言优化Prompt来处…...

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