深入探索Prompt Engineering Guide：你的大语言模型领航员
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深入探索Prompt Engineering Guide：你的大语言模型领航员
随着大型语言模型（LLM）如ChatGPT、GPT-4、LLaMA等的飞速发展，如何高效地与这些强大的AI工具沟通，并引导它们产出期望的结果，已成为一门关键技能。这门技能，就是“提示工程”（Prompt Engineering）。
为了帮助研究者、开发者以及所有对LLM感兴趣的人士掌握这门艺术，Prompt Engineering Guide 应运而生，它是一个全面、权威且不断更新的在线资源库。
什么是提示工程？
提示工程是一门相对较新的学科，专注于开发和优化提示（Prompts），以便有效地利用语言模型（LMs）进行广泛的应用和研究。掌握提示工程技能，有助于我们更好地理解大型语言模型（LLMs）的能力和局限性。研究人员利用它来提升LLMs在问答、算术推理等复杂任务上的表现；开发者则通过它设计出与LLMs及其他工具交互的稳健、高效的提示技术。
Prompt Engineering Guide：一站式学习平台
由DAIR.AI团队（其下设有DAIR.AI Academy）创建和维护的Prompt Engineering Guide，旨在成为提示工程领域的首选学习资源。它整合了最新的学术论文、学习指南、视频讲座、参考文献以及实用工具，内容覆盖从基础概念到前沿技术的方方面面。
指南核心内容概览：
该指南结构清晰，内容丰富，主要包括以下几个核心板块：
基础入门 (Introduction):
- LLM 设置 (LLM Settings)
- 提示基础 (Basics of Prompting)
- 提示元素 (Prompt Elements)
- 通用提示设计技巧 (General Tips for Designing Prompts)
- 提示示例 (Examples of Prompts)
核心技术 (Techniques): 这是指南的精华所在，详细介绍了各种先进的提示策略，例如：
- 零样本提示 (Zero-Shot Prompting)
- 少样本提示 (Few-Shot Prompting)
- 思维链提示 (Chain-of-Thought Prompting)
- 自洽性 (Self-Consistency)
- 生成知识提示 (Generate Knowledge Prompting)
- 检索增强生成 (Retrieval Augmented Generation - RAG)
- 自动推理与工具使用 (Automatic Reasoning and Tool-use - ART)
- 自动提示工程师 (Automatic Prompt Engineer - APE)
- ReAct 提示 (ReAct Prompting)
- 多模态思维链提示 (Multimodal CoT Prompting)
- 以及更多如树状思维 (ToT)、提示链 (Prompt Chaining) 等高级技巧。
实际应用 (Applications): 展示了提示工程在不同场景下的应用，如函数调用、数据生成、代码生成、招聘岗位分类案例研究等。
提示中心 (Prompt Hub): 提供了针对不同任务（如分类、编码、创意、评估、信息提取、图像生成、数学、问答、推理、文本摘要等）的精选提示示例。
模型支持 (Models): 介绍了如何针对特定LLM（如ChatGPT, GPT-4, LLaMA, Mistral, Gemini等）进行提示工程。
风险与滥用 (Risks and Misuses): 探讨了对抗性提示、事实性问题和偏见等潜在风险。
学术与资源 (Papers, Tools, Notebooks, Datasets): 汇集了大量相关学术论文、实用工具、Jupyter Notebooks示例和数据集。
社区、动态与课程：
- DAIR.AI Academy 课程： 该平台推出了全新的提示工程系列课程，包括自定进度的在线课程，并提供折扣码
PROMPTING20享受额外八折优惠。 - 企业服务： 提供企业培训、咨询和讲座服务。
- 多语言支持： 指南已支持多达13种语言，并欢迎更多翻译贡献。
- 里程碑： 截至2024年1月，学习者已突破300万；2023年2月21日，在Hacker News上排名第一。
- 官方网站： 全新的网页版指南已上线：https://www.promptingguide.ai/
- 社区互动： 用户可以通过Discord、Twitter、YouTube和Newsletter与社区保持联系。
实践与贡献：
用户不仅可以在线浏览，还可以按照指南提供的步骤（安装Node.js, pnpm等）在本地运行该指南，方便查阅和贡献翻译。该项目采用MIT许可证，鼓励社区贡献。如果在工作或研究中使用了该指南，官方建议引用Elvis Saravia于2022年发表的《Prompt Engineering Guide》。
总结：
无论你是AI研究人员、希望提升LLM应用效果的开发者，还是仅仅对提示工程充满好奇的学习者，Prompt Engineering Guide 都是一个不容错过的宝贵资源。它系统化、全面化地梳理了提示工程的知识体系，并持续追踪该领域的最新进展，是你驾驭大型语言模型、开启高效AI交互之旅的理想领航员。
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