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文档简介

3/sama/status/1山姆的另外一个观点，未来Prompt将会集成在任何地方，用户不需要设计复杂的/greymatter/sa定地址：https://qianwen.aliyun.c•明确目标：清晰定义任务，以便模型理解。•具体指导：给予模型明确的指导和约束。•简洁明了：使用简练、清晰的语言表达Prompt。•适当引导：通过示例或问题边界引导模型。•迭代优化：根据输出结果，持续调整和优化•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”，别让它乱“联想”•尽量具体，它还是孩子，少留解读空间1.任务（Task）:始终以动词开始任务句子（如“生成”，“给予”，“写作”等），明确表达你的最终目标。可以有2.上下文（Context）:提供用户背景、成功标准和所处环境等信息。3.示例（Exemplars）:提供具体的例子或框架，以改善输出质量。使用示例或框架可以大大提高输出质量。当然有时候我们可能没有示例，这个时候可以考虑让GPT帮忙生成示例。当然也有很多时候我们不用给示例。4.角色（Persona）:指定你希望ChatGPT和Bard扮演的角色。可以是具体的人，也可以是虚构的角色。5.格式（Format）:可视化你希望输出看起来的样子，表格、列表、段落等。6.语气（Tone）:指定输出的语气，如正式、非正式、幽默等。JSON或者Markdown形式提示词：直接向模型提出问题，不需要任何案例，模2、对上⼀步⽣成的多个推理路径进⾏“边缘化（marginaPrompt研究和技巧–Program-aidedLanguage⾯表现良好，但在解决阶段往往会出现逻辑和算术错误。利⽤LLM来阅读⾃然语⾔问从语⾔模型中⽣成知识，并在回答问题时将这些知识作为额外的输⼊。这种⽅法不需要特定任务的监TreeofThoughts（ToT）框架，⽤于改进语⾔模型（LMs）的推理能⼒。该框架是对流⾏的“ChainofThToT允许模型⾃我评估不同的选择，以决定下⼀步的⾏动，并在必要时进⾏前瞻或回溯，以做出全局>在24点游戏中，使⽤链式思考提示的GPT-4仅解thinking,COT是LLM最常⻅的推理⽅式，该⽅法揭示了LLMs在解决WebGPT使⽤LLM与⽹⻚浏览器进⾏交互，浏览⽹参考：/@dave-shap/become-a-gpt-prompt-maestro-943986a93b81/aihes/QuickContext#readme-些想法-些参考•使⽤Prompt开发与上

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