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一、前言
2023年11月30日，ChatGPT3.5发布以后，震撼了全球。很多普通人发现，只要会提问题，自己也可以大大方方地拥抱AI和大模型的浪潮~ 对大模型AI提问的技术，就是我们常说的Prompt技术。
Prompt技术，全称为“Pre-trained Model-based Optimization through Prompt Engineering”，是一种基于预训练模型的方法。其基本思想是通过设计一个文本模板（Prompt），引导模型生成所需的输出。与传统的微调方法相比，Prompt技术无需修改模型参数，只需调整输入文本，使得模型能够适应不同的任务需求。
接下来的一段时间，我会持续搜集一系列有用的提示词框架和套路，共享在这里。码字不易，欢迎点赞、收藏和关注
二、提示词六原则
1.Write clear instructions(写出清晰的指令)
很多东西都可能是有多义或者歧义的，所以，为了让大模型更好的帮助我们，我们需要尽量讲意向界定清楚。
比如许下问题就有多义，大模型就容易答非所问。
多义的问题
而我们将提示词领域限制在AI领域之后，多义性问题就消除了，以下是相对清晰的指令和结果：
2.Provide reference text（提供参考文本）
给AI少量的参考，她的答案会更有感觉。
这是没有提供参考的：
没有给过多参考的
这是给一些参考的：
3. Split complex tasks into simpler subtasks 将复杂的任务拆分为更简单的子任务
我们假设需要AI帮我们写一篇小说，
简单的提法：“帮我写一篇宫斗的小爽文”
这样肯定结果是不尽如人意的，因为写小说是一个很复杂的工作，我们需要一步一步地把任务拆分为框架、细节和计谋设置等等
更完善一些的提法：
问题1 帮我写一篇宫斗的小爽文，我应该如何入手呢，请一步一步地帮我思考
此事AI给出来了一个框架：
接着，我根据框架给出信息，继续完善：
问题2 按照你以上给出的框架，我希望背景是架空朝代，宫中勾心斗角、利益森严，女主是一个大将军的女儿，因为政治目的嫁给了皇帝做妃子。性格聪明、善良。主要的反派角色是皇后和他的外戚哥哥，他们设计陷害女主，请帮我把计谋设计完善并安排合情合理的反击，我还需要一个大团圆的结局。
接着，我再继续就计谋进行提问：
问题3 计谋一、计谋二、计谋三的细节帮我再详细些，合理些
4.Give the model time to “think”（给模型时间「思考」）
Think step by step（一步步思考）是这个神级提示词的源头。其实也就是链式思考（CoT），Chain-of-Thought Prompting，非常非常有用的一个策略。从上面那个例子中，应该可以见一点端倪了~
5.Use external tools（使用外部工具）
Ai不是万能的，很多时候需要借助外部的工具和接口来完善AI的功能。比如检索增强生成 (RAG，Retrieval Augmented Generation）就是Ai调用外部功能的例子
6.Test changes systematically（系统地测试变更）
主要是帮助开发者判断更改 Prompt（例如新指令或新设计）是否使系统变得更好或更差。
以上六条是和AI对话的大原则，其中前三个非常有用：
可以立马在实际情况中用起来。
毕竟：输入的是垃圾，指望AI给你变出黄金，还是不太可能的。
一、大模型全套的学习路线
学习大型人工智能模型，如GPT-3、BERT或任何其他先进的神经网络模型，需要系统的方法和持续的努力。既然要系统的学习大模型，那么学习路线是必不可少的，下面的这份路线能帮助你快速梳理知识，形成自己的体系。
L1级别:AI大模型时代的华丽登场
L2级别：AI大模型API应用开发工程
L3级别：大模型应用架构进阶实践
L4级别：大模型微调与私有化部署
一般掌握到第四个级别，市场上大多数岗位都是可以胜任，但要还不是天花板，天花板级别要求更加严格，对于算法和实战是非常苛刻的。建议普通人掌握到L4级别即可。
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二、640套AI大模型报告合集
这套包含640份报告的合集，涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。
三、大模型经典PDF籍
随着人工智能技术的飞速发展，AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型，如GPT-3、BERT、XLNet等，以其强大的语言理解和生成能力，正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。
四、AI大模型商业化落地方案
作为普通人，入局大模型时代需要持续学习和实践，不断提高自己的技能和认知水平，同时也需要有责任感和伦理意识，为人工智能的健康发展贡献力量。
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