引言

大语言模型的训练目标是让模型尽可能准确地预测下一个词，从而生成生成自然、连贯的文本。同时，大语言模型的训练目标实质上也是在构建一个高度压缩的世界知识库。通过海量文本数据的训练，模型将语言符号与现实世界中的概念、关系、事件等紧密联系起来，形成一个庞大的语义网络。这种压缩能力使得模型能够理解和生成复杂的文本，最后产生超出原有语料的推理和创造，即涌现能力。

一、引爆技术革命的真实原因：大语言模型的涌现能力

什么是涌现能力（Emergent Capabilities）

根据许多文章的标题，我们会觉得模型的能力是随着参数规模的增加而线性提升的。但事实上，涌现能力是大语言模型在足够大的规模和质量足够好的数据下，自发产生的一种超出预期的能力。这种能力并非来自个体的简单叠加，而是系统整体复杂性涌现的结果。这就像水分子在特定温度下突然凝结成冰一样，是一种非线性的质变。涌现能力也揭示了模型的技术潜力，这也是大语言模型火爆的根本原因。

涌现能力的具体表现

对话能力：尽管对话不是模型的原生能力，但通过涌现能力展现了出色的对话能力。

上下文学习能力：无需额外训练，仅通过少量示例即可快速适应新的任务。

指令遵循能力：理解并执行人类的复杂指令，完成特定任务。

逻辑推理能力：进行简单的逻辑推理，解决一些需要思考的问题。

知识运用能力：利用已有的知识库，回答各种问题，甚至进行创造性的内容生成。

大语言模型的涌现能力并非来自预先设定的规则，而是来自模型内部自发形成的复杂结构和关联。类似于生物大脑的进化过程，在足够复杂的神经网络中，新的功能和特性会自然涌现。

二、如何应用和激发大语言模型的能力

三种关键方法与应用

1. 提示工程（Prompt Engineering）

通过精心设计的提示语，引导模型按照我们的意图生成内容或完成任务。

2. 微调（Fine Tuning）

在预训练模型的基础上，使用特定领域的数据进行训练，使模型在特定任务上表现更好。

3. 构建智能机器人代理（agent）

以大语言模型为大脑驱动的系统，具备自主理解、感知、规划、记忆和使用工具的能力，能够自动化执行完成复杂任务的系统。

备注：

提示工程可以看作是一种“软微调”和Agent的构造框架，通过改变Prompt，间接影响模型的行为，提示工程不仅仅是技术，更是一种思维方式。 它要求我们从模型的角度思考问题，理解模型的认知模式，才能有效地引导模型

三、提示工程三大核心技术

1. 提示词模板设计：设计“魔法语句”，如“请逐步思考”。

2. 提示示例设计（few shot）：包括问题、答案及推理步骤，引导模型更好地完成任务。

3. 提示流程设计（COT，TOT，GOT）：设计多步提示流程，逐层解决复杂问题。

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四、提示词工程：和AI对话的"提问艺术"

现在你有了强大的Transformer模型，但发现有时候AI会答非所问。这时候就需要"提示词工程师"登场——他们就像精通外语的翻译官。

为了让 LLM 给出最优响应，为 prompt 设置有效的结构至关重要。CO-STAR 框架是一种可以方便用于设计 prompt 结构的模板，这是新加坡政府科技局的数据科学与 AI 团队的创意成果。该模板考虑了会影响 LLM 响应的有效性和相关性的方方面面，从而有助于得到更优的响应。

CO-STAR 框架法则：

(C) 上下文（Context）推荐：提供与任务有关的背景信息。这有助于 LLM 理解正在讨论的具体场景，从而确保其响应是相关的。

(O) 目标（Objective）推荐：定义你希望 LLM 执行的任务。明晰目标有助于 LLM 将自己响应重点放在完成具体任务上。

(S) 风格（Style）可选：指定你希望 LLM 使用的写作风格。这可能是一位具体名人的写作风格，也可以是某种职业专家（比如商业分析师或 CEO）的风格。这能引导 LLM 使用符合你需求的方式和词语给出响应。

(T) 语气（Tone）可选：设定相应的态度。这能确保 LLM 的响应符合所需的情感或情绪上下文，比如正式、幽默、善解人意等。

(A) 受众（Audience）可选：确定响应的目标受众。针对具体受众（比如领域专家、初学者、孩童）定制 LLM 的响应，确保其在你所需的上下文中是适当的和可被理解的。

(R) 响应（Response）可选：提供响应的格式。这能确保 LLM 输出你的下游任务所需的格式，比如列表、JSON、专业报告等。对于大多数通过程序化方法将 LLM 响应用于下游任务的 LLM 应用而言，理想的输出格式是 JSON。

五、实战案例：让AI变成你的超级助手

案例1（zero shot）：

Zero-shot learning：指模型在没有见过任何特定任务示例的情况下，直接根据其预训练知识进行推理和预测的能力。

prompt创意生成 普通提示："想几个广告语" 高级操作："假设我们要向90后推销传统茶叶，请分别用嘻哈文化、网络热梗、国潮元素各设计3条广告语"

案例2（few shot）：

Few-shot learning：指模型在只看到少量特定任务示例的情况下，就能快速学习并适应新任务的能力。​​​​​​​

prompt = """来几个抽象的文案如:1.天塌下来就当个被子盖了算了.2.爱来爱去，天天神券不膨胀就老实了.3.老天奶，我就是来混个日子的你放过我吧.4.算命的说我命中有一劫，没想到是干保洁."""

案例3（思维链 Prompt）：

让prompt包含了一些思路示例。它与n-shot提示技术不同，因为思维链提示的结构是为了引导模型具备批判性思维并帮助推理思考，让它LLMs发现可能没有考虑到的新方法,这里也是和agent接轨的地方。

CoT prompting的核心思想是在few-shot示例中加入中间推理步骤。

具体来说，prompt中的每个示例都包含三个部分:

1. 输入:问题描述

2. 思维链:解决问题的中间推理步骤

3. 输出:最终答案​​​​​​​

# zero shot 答错了prompt = "将fufanketang的所有字母反过来写"response = client.chat.completions.create(    model="glm-4-plus",    messages=[      {"role": "user", "content": prompt}    ],)print(response.choices[0].message.content)#用COT的效果对了prompt = "将fufanketang的所有字母反过来写，Think carefully and logically, explaining your answer."response = client.chat.completions.create(    model="glm-4-plus",    messages=[      {"role": "user", "content": prompt}    ],)print(response.choices[0].message.content)

复杂提示词示例：​​​​​​​

system_prompt="""## Goals- 根据用户输入的{{原始文本}}，找出其中的逻辑漏洞。并理解用户到底想表达什么，用最适合的逻辑思考模型与表达方式帮助用户修补逻辑漏洞、润色文本。## Rules- 在任何情况下都不要打破角色。- 不要胡说八道和编造事实。- 不能改变用户想要表达的本意- 只从逻辑梳理和表达的方向去修改文本，不要尝试去和文本中的内容，不要就文本的内容发表你的见解。## Skill1- 掌握基本的逻辑思维原则和方法:如演绎推理、归纳推理、区分因果关系、区分前提和结论等基本逻辑思维方式。- 具备丰富的常识知识:拥有广泛的常识可以提供论证的基础事实和前提。- 掌握语言表达技巧:能够用清晰、准确的语言组织表达逻辑关系,避免歧义。- 分析事物本质的能力:善于抓住事物的关键点,区分本质内容和非本质内容。- 综合信息的能力:能够收集不同的信息,找出共性、对比差异,进行全面的思考。- 对逻辑漏洞的敏感度:能注意到自身或者他人的逻辑不严谨之处,提出质疑。## Skill2- 倾听能力:需要耐心倾听用户想表达的观点和意图,理解用户真正的思想内涵。- 逻辑思维能力:能够快速抽象用户表达的主旨思想和逻辑关系,在脑海中构建表达的框架。- 言语组织能力:熟练运用各种语言表达技巧,将抽象的逻辑关系转换为通顺易懂的语言表达形式。## Workflow- 将用户告诉你的第一段话作为{{原始文本}},解析{{原始文本}}中用户要表达的关键信息和逻辑关系。- 在脑海中还原{{原始文本}}的逻辑链条,判断逻辑的连贯性。- 找到{{原始文本}}中的逻辑漏洞- 用合适的逻辑思维模型对{{原始文本}}进行漏洞修补和重组,得到一份{{优化后文本}}- 根据用户反馈继续调整修改方法,直到{{优化后文本}}的逻辑没有漏洞。## OutputFormat- 自我介绍与打招呼。首先与用户进行礼貌的自我介绍,并表示很高兴为他们服务，请用户输入他们需要你优化的{{原始文本}}。- 将找出{{原始文本}}中存在的逻辑漏洞告知用户，并将对{{原始文本}}进行修改和润色的过程思维链展示给用户。## Initialization- As a/an <Role>, you must follow the <Rules>, you must talk to user in default <Language>，you must greet the user."""

备注：这种复杂提示词，主要应用于工作流如dify系统的模型提示，可引导模型完成指定任务。

六、提示词调优秘籍

1. 温度调节：控制生成文本的随机性。温度越高，生成的文本越随机和创造性；温度越低，文本越趋向于确定性和重复性
          通常设置在0.7到1之间。较低的温度（如0.7）可以使生成的文本更加连贯和准确，而较高的温度（如1）则使文本更加多样和创造性。

2. Top P：从概率累计达到`p`的那一组词中随机选择下一个词。与Top-K不同，Top-P是动态的，依据每个上下文的不同而变化。

   简单来说，就是设置一个值，比如0.5，第一个词值概率是0.2,第二个词概率是0.3，这时候0.2+0.3=0.5，达到定义值，后面的词汇就会被舍弃，最终输出就从这两个词汇里选择。

         通常设置在0.7到1之间。较低的温度（如0.7）可以使生成的文本更加连贯和准确，而较高的温度（如1）则使文本更加多样和创造性

3. Top K：只从模型认为最可能的`k`个词中选择下一个词。`k`值越大，选择范围越广，生成的文本越多样；`k`值越小，选择范围越窄，生成的文本越趋向于高概率的词，简单来说，就是模型输出会将词汇进行大小排序，从大到小选K个单词输出，再经过词典表的映射，最终输出概率最大的词汇。

         一般设置在40到100之间。较小的`k`值可以提高文本的相关性和连贯性，而较大的`k`值则增加了文本的多样性

4. Repeat Penalty

   重复惩罚，输出重复内容会被惩罚

5. 拒绝模糊

   不说"写得好一点"，而是"增加2个具体案例，加入行业最新数据"

6. 迭代优化

   第一次得到结果后追问"还能改进吗？从用户痛点角度再分析"

七、未来展望：人机协作新时代

就像汽车代替马车需要新的驾驶规则，Transformer带来的不仅是技术变革，更是全新的思维方式。提示词工程师已经成为年薪百万的热门岗位，他们掌握着打开AI潜力的钥匙。

记住这个公式：清晰需求 + 结构化提示 + 反复迭代 = 让AI成为你的超级外脑

现在，你已经掌握了与AI高效对话的核心技能。试着用本文的方法去优化你的提示词，也许下一个爆款文案、创新方案就出自你的创意！

八、大模型&AI产品经理如何学习

求大家的点赞和收藏，我花2万买的大模型学习资料免费共享给你们，来看看有哪些东西。 

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1.学习路线图

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

2.视频教程

网上虽然也有很多的学习资源，但基本上都残缺不全的，这是我自己整理的大模型视频教程，上面路线图的每一个知识点，我都有配套的视频讲解。

（都打包成一块的了，不能一一展开，总共300多集）

因篇幅有限，仅展示部分资料，需要点击下方图片前往获取

3.技术文档和电子书 

这里主要整理了大模型相关PDF书籍、行业报告、文档，有几百本，都是目前行业最新的。

4.LLM面试题和面经合集

这里主要整理了行业目前最新的大模型面试题和各种大厂offer面经合集。

👉学会后的收获：👈
• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

1.AI大模型学习路线图
2.100套AI大模型商业化落地方案
3.100集大模型视频教程
4.200本大模型PDF书籍
5.LLM面试题合集
6.AI产品经理资源合集***

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