一、Prompt原理

1、AI的“大脑”如何运作？

GPT在处理Prompt时，GPT模型将输入的文本（也就是Prompt）转换为一系列的词向量。 然后，模型通过自回归生成过程逐个生成回答中的词汇。在生成每个词时，模型会基于输入的Prompt以及前面生成的所有词来进行预测。

这个过程不断重复，直到模型生成完整的回答。那么你认为Prompt Engineering的重要性如何？ 答案应该是很关键！！

一个有效的Prompt可以提升AI模型给出的答案的质量，缩短与AI模型的交互时间，提高效率、减少误解，提高沟通的顺畅度。

2、通用模型 vs 推理模型，策略天差地别

通用模型（文科生）：

需要显示引导推理步骤，“保姆级”引导，比如通过CoT提示，否则可能会忽略关键逻辑、依赖提示词补偿能力短板，比如要求分步骤思考，提供few-shot参考示例等，直接问复杂数学题？AI会当场宕机！

推理模型（理科生）：

提示语更简洁，指需要明确任务目标和需求，因为模型已经内化了推理逻辑、无需逐步指导，模型会自动生成结构化推理过程。如果强行分步骤拆解，反而会降低其推理能力。别逼它写小作文，雷区：强行拆解步骤=限制发挥，输出反而更混乱！

二、提示词关键原则

1、模型选择

根据任务类型选择，而非模型热度。比如创意类任务选择通用模型，数学、物理、编程等理科推理类任务选择推理模型。

2、提示词设计：

通用模型：

结构化、补偿性引导=> 缺什么，补什么（补的有点多，相当于文科生，不要给他太难的问题）

推理模型：

简洁指令、聚焦目标、信任其内化能力=> 要什么（相当于理科生，也不要给他太简单的问题），直接说。

3、避免误区

• 不要对通用模型过度信任，如直接问复杂推理问题，需要分步骤进行。
• 不要对推理模型进行启发式（简单）提问，推理模型会给你过于复杂的深度结果。
• 对于复杂问题，推理模型依然会有错误的可能，或存在忽略某些细节的可能，这时需要多次交互。

三、Prompt编写原则

1、五大原则

1.明确目标：清晰定义任务，以便模型理解 ——别让AI玩猜谜游戏

2.具体指导：给予模型明确的指导和约束

​ ——细节决定成败

3.简洁明了：使用简练、清晰的语言表达Prompt

​ ——AI讨厌“小作文”

4.适当引导：通过示例或问题边界引导模型 ——给AI划重点

5.迭代优化：根据输出结果，持续调整和优化一些有效做法

强调，可以适当的重复命令和操作、给模型一个出路，如果模型可能无法完成，告诉它说"不知道"、尽量具体，对于专业性要求强的，少留解读空间（在你的专业领域中，把它看成孩子）。

​ ——AI是“养成系”

2、示例

1、具体指导：给予模型明确的指导和约束。

任务：“文本摘要生成任务目标生成新闻文章的摘要。”

不明确的指导：“请为这篇新闻文章生成摘要”

具体的指导：“请将以下新闻文章总结为3-4句话，包含主要事件、人物和时间地点”

2、简洁明了：使用简练、清晰的语言表达Prompt。

任务：“文章续写任务目标根据给定开头续写一段故事。”

冗长的指导：“请基于下面提供的故事开头续写一段文字。续写时请保持与原文风格一致，注意故事的连贯性和合理性。希望续写的部分能够引人入胜，并且能够自然地衔接上文。如果有任何疑问，请尽量参照原文的风格进行。”

简洁明了的指导：“根据以下开头续写故事：”

3、适当引导：通过示例或问题边界引导模型。

任务：邮件撰写

无引导的指导：“请写一封请假邮件。“

有引导的指导：添加一个邮件模板

当然，如果有优秀范例模版，对于模型来说是很好的指导。有时候觉得现写示例很麻烦，示例一般是从以往的工作中找示例，找到适合的例字可以把它保存起来，让大模型更好的干活，下次的利用会更方便。

4、迭代优化：根据输出结果，持续调整和优化

任务：“帮我写一个a+b的Python函数：”

1."下面是一个简单的Python函数，用于计算两个数a和b的和："

def add(a, b):

return a + b

# 示例使用

result = add(3, 5)

print(result) # 输出: 8

2. "需要考虑a和b不是数值的情况："

为了处理a 和b 可能不是数值的情况，可以在函数中添加类型检查，并在参数不是数值时抛出一个适当的异常。以下是一个改进的版本：

def add(a, b):

if not isinstance(a, (int, float)) or not       isinstance(b, (int, float)):

raise TypeError("Both a and b must be numbers (int or float)")

return a + b

——“处理非数字输入，并抛出异常” → 代码立刻升级防错机制！

那么，如何系统的去学习大模型LLM？

作为一名从业五年的资深大模型算法工程师，我经常会收到一些评论和私信，我是小白，学习大模型该从哪里入手呢？我自学没有方向怎么办？这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历，一定要继续看下去！这些问题啊，也不是三言两语啊就能讲明白的。

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