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Zero-shot定义Zero-shot 是指模型在没有任何示例的情况下完成任务。模型必须依靠其预训练知识和提示来生成答案。例子提示翻译这句话The cat is on the roof.回答猫在屋顶上。模型没有看到过具体的翻译示例但仍然能够正确翻译句子。2. Few-shot定义Few-shot 是指模型在完成任务之前先提供几个示例来帮助模型理解任务。例子提示翻译以下句子The dog is in the garden. - 狗在花园里。 The bird is in the tree. - 鸟在树上。 The cat is on the roof. -回答猫在屋顶上。通过提供几个翻译示例模型可以更准确地完成翻译任务。3. Chain-of-Thought (CoT)定义Chain-of-Thought 是一种提示技术通过展示模型思考过程的步骤来解决复杂问题。这种方法可以帮助模型更好地推理和生成答案。例子提示如果一个苹果和一个香蕉的总价是3美元一个苹果的价格是2美元那么一个香蕉的价格是多少请展示你的思考过程。回答首先苹果的价格是2美元。总价是3美元所以香蕉的价格是3美元减去2美元等于1美元。通过展示思考过程模型可以更清晰地推理出正确答案。4. ReAct定义ReAct 是一种结合反应Reaction和行动Action的提示技术通常用于交互式任务或复杂决策。例子提示你是一个虚拟助手。用户问我今天应该穿什么衣服 你需要根据天气情况给出建议。步骤1查询天气。步骤2根据天气给出建议。回答步骤1查询天气今天的天气是晴天温度在25-30度之间。步骤2建议今天适合穿轻便的夏装比如T恤和短裤。通过分步骤反应和行动模型可以更有效地完成复杂任务。5. Reflexion定义Reflexion 是一种提示技术模型在生成初步答案后反思并可能修改其回答。这个过程可以提高答案的准确性和质量。例子提示解释为什么天空是蓝色的。初步回答因为大气中的氧气和氮气散射阳光中的蓝色光。反思这解释不够准确。实际上蓝色光被散射得更多是因为瑞利散射效应。修改回答天空是蓝色的因为阳光穿过大气层时短波长的蓝色光比其他颜色的光被空气分子散射得更多这种现象被称为瑞利散射。通过反思和修改模型可以提供更准确和详细的回答。6. Prompt Chaining定义Prompt Chaining 是将多个提示串联起来以分步解决复杂问题或完成多步骤任务。例子任务写一篇关于气候变化的文章。提示链“首先简要介绍什么是气候变化。”“接下来描述气候变化的主要原因。”“然后讨论气候变化的影响。”“最后提出应对气候变化的建议。”通过将任务分解为多个步骤模型可以更系统和有条理地完成复杂任务。这些技术和方法帮助用户更有效地与大型语言模型互动获得更高质量的输出。7、 结构化输出结构化输出在 Prompt Engineering 中是指通过设计特定的提示引导语言模型生成具有明确格式或结构的输出。这在需要处理数据表格、生成代码、创建报告等任务中尤为重要。通过结构化输出可以确保生成的内容符合预期的格式便于后续处理和使用。结构化输出的常见形式JSON 格式适用于需要生成或处理数据对象的任务。Markdown 格式用于生成文档或报告便于阅读和展示。表格格式适用于数据展示和分析。代码格式用于生成特定编程语言的代码片段。设计结构化输出提示的技巧明确格式要求在提示中清晰地说明输出的格式。提供示例通过示例展示期望的输出格式。使用占位符在提示中使用占位符来指示需要填充的内容。8、结构化输出的示例示例 1生成 JSON 格式的数据提示请生成一个包含以下信息的 JSON 对象 - 名字 - 年龄 - 职业 - 兴趣爱好 示例格式 { name: 张三, age: 30, occupation: 软件工程师, hobbies: [阅读, 旅行, 编程] }输出{name:李四,age:25,occupation:数据分析师,hobbies:[绘画,跑步,音乐]}示例 2生成 Markdown 格式的报告提示请根据以下信息生成一份 Markdown 格式的报告 - 标题气候变化对农业的影响 - 引言简要介绍气候变化的背景。 - 影响详细描述气候变化对农业的具体影响。 - 结论总结并提出应对措施。 示例格式 # 标题 ## 引言 内容 ## 影响 内容 ## 结论 内容输出# 气候变化对农业的影响 ## 引言 气候变化是指长期气候模式的变化主要由人类活动引起的温室气体排放导致。这些变化对全球的生态系统和人类社会产生了深远的影响。 ## 影响 气候变化对农业的影响主要体现在以下几个方面 1. **作物生长周期**温度升高和降水模式的变化影响作物的生长周期可能导致减产。 2. **病虫害**气候变化可能增加病虫害的发生频率和严重程度对农业生产构成威胁。 3. **水资源**气候变化导致的极端天气事件如干旱和洪水影响农业用水的可用性和质量。 ## 结论 为了应对气候变化对农业的影响需要采取以下措施 1. 推广耐高温和抗旱作物品种。 2. 改进农业灌溉技术提高用水效率。 3. 加强农业病虫害监测和防治工作。示例 3生成表格格式的数据提示请生成一张包含以下信息的表格 - 产品名称 - 价格 - 库存数量 - 供应商 示例格式 | 产品名称 | 价格 | 库存数量 | 供应商 | |----------|------|----------|--------| | 产品A | 100 | 50 | 供应商1| | 产品B | 200 | 30 | 供应商2|输出| 产品名称 | 价格 | 库存数量 | 供应商 | |----------|------|----------|--------| | 产品C | 150 | 20 | 供应商3| | 产品D | 250 | 10 | 供应商4|示例 4生成代码格式提示请根据以下要求生成一段 Python 代码 - 定义一个函数 add_numbers接受两个参数 a 和 b返回它们的和。 - 打印函数的调用结果参数为 5 和 10。 示例格式 python def function_name(parameters): # function body print(function_name(arguments)) **输出** python def add_numbers(a, b): return a b print(add_numbers(5, 10))通过设计结构化输出的提示可以有效地引导模型生成符合预期格式的内容方便后续处理和使用。9、Prompt 应用在不同应用场景中使用 Prompt Engineering 可以显著提升大型语言模型的表现。以下是一些具体的应用场景及其最佳实践包括数据处理、代码生成、函数定义、分类任务、创意生成、内容生成、汇总信息以及风险与安全管理。1. 数据处理应用场景数据清理、转换和分析。示例数据清理提示请将以下数据转换为标准日期格式12/31/2023, 01-01-2024, 2024.02.28。输出2023-12-31, 2024-01-01, 2024-02-28数据转换提示请将以下CSV数据转换为JSON格式\nName, Age, City\nAlice, 30, New York\nBob, 25, Los Angeles输出[{Name:Alice,Age:30,City:New York},{Name:Bob,Age:25,City:Los Angeles}]2. 代码生成应用场景生成和优化代码片段。示例代码生成提示请用Python编写一个函数计算一个列表中所有数字的平均值。输出defcalculate_average(numbers):returnsum(numbers)/len(numbers)代码优化提示请优化以下Python代码以提高性能\n\n\nfor i in range(1000000):\n result.append(i * 2)\n输出#列表推导式通过列表推导式我们可以在一行代码中完成原本需要多行的操作。它不仅简洁而且通常更高效。#性能提升列表推导式在底层进行了优化减少了函数调用和解释器的开销因此在处理大规模数据时能显著提升性能。result[i*2foriinrange(1000000)]3. 函数定义应用场景定义特定功能的函数。示例提示请定义一个Python函数接受两个字符串参数返回它们的拼接结果。输出defconcatenate_strings(str1,str2):returnstr1str24. 分类任务应用场景文本分类、情感分析等。示例文本分类提示请将以下句子分类为正面或负面我今天很开心。 这个产品真糟糕。输出正面我今天很开心。 负面这个产品真糟糕。情感分析提示请分析以下评论的情感这部电影非常棒 我对这次服务很失望。输出正面这部电影非常棒 负面我对这次服务很失望。5. 创意生成应用场景生成创意内容如故事、广告文案等。示例故事生成提示请编写一个关于勇敢小狗冒险的短篇故事。输出从前有一只勇敢的小狗它每天都在森林里冒险。有一天它遇到了一个迷路的小女孩决定帮助她找到回家的路……广告文案提示请为一款新型智能手表编写一段广告文案。输出体验未来科技掌握健康生活。我们的新型智能手表不仅时尚还能实时监测你的健康数据助你轻松掌控每一天。6. 内容生成应用场景生成文章、报告等。示例文章生成提示请写一篇关于人工智能在医疗领域应用的文章。输出人工智能在医疗领域的应用正在迅速发展从辅助诊断到个性化治疗AI技术正在改变医疗行业的面貌……报告生成提示请生成一份关于2023年公司财务状况的报告包含收入、支出和净利润分析。输出# 2023年公司财务状况报告 ## 收入 公司在2023年的总收入为5000万美元主要来源于产品销售和服务收入。 ## 支出 总支出为3000万美元主要包括运营成本、员工薪资和研发费用。 ## 净利润 净利润为2000万美元比上一年增长了10%。 ## 分析 2023年公司在收入和利润方面均实现了稳步增长主要得益于新产品的成功上市和市场扩展。7. 汇总信息应用场景汇总和总结信息。示例信息汇总提示请总结以下文章的主要观点文章内容AI对社会的影响输出主要观点1. 气候变化是全球性问题。2. 需要全球合作应对。3. 可再生能源是解决方案之一。8. 风险与安全管理应用场景识别和管理潜在风险与安全问题。示例风险评估提示请评估以下项目的潜在风险项目描述AI技术医疗项目输出潜在风险1. 项目延期。2. 预算超支。3. 技术实现难度大。安全建议提示请提供关于数据隐私保护的安全建议。输出1. 使用强密码和双因素认证。2. 定期更新和补丁系统。3. 加密敏感数据。4. 进行定期安全审计。通过这些应用场景的最佳实践可以更有效地利用 Prompt Engineering 来实现各种任务提高模型输出的质量和效率。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。所以我综合了大模型的所有知识点给大家带来一套全网最全最细的大模型零基础教程。在做这套教程之前呢我就曾放空大脑以一个大模型小白的角度去重新解析它采用基础知识和实战项目相结合的教学方式历时3个月终于完成了这样的课程让你真正体会到什么是每一秒都在疯狂输出知识点。由于篇幅有限⚡️ 朋友们如果有需要全套 《2025全新制作的大模型全套资料》扫码获取~为什么要学习大模型我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年人才缺口已超百万凸显培养不足。随着AI技术飞速发展预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。大模型学习指南路线汇总我们这套大模型资料呢会从基础篇、进阶篇和项目实战篇等三大方面来讲解。①.基础篇基础篇里面包括了Python快速入门、AI开发环境搭建及提示词工程带你学习大模型核心原理、prompt使用技巧、Transformer架构和预训练、SFT、RLHF等一些基础概念用最易懂的方式带你入门大模型。②.进阶篇接下来是进阶篇你将掌握RAG、Agent、Langchain、大模型微调和私有化部署学习如何构建外挂知识库并和自己的企业相结合学习如何使用langchain框架提高开发效率和代码质量、学习如何选择合适的基座模型并进行数据集的收集预处理以及具体的模型微调等等。③.实战篇实战篇会手把手带着大家练习企业级的落地项目已脱敏比如RAG医疗问答系统、Agent智能电商客服系统、数字人项目实战、教育行业智能助教等等从而帮助大家更好的应对大模型时代的挑战。④.福利篇最后呢会给大家一个小福利课程视频中的所有素材有搭建AI开发环境资料包还有学习计划表几十上百G素材、电子书和课件等等只要你能想到的素材我这里几乎都有。我已经全部上传到CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】相信我这套大模型系统教程将会是全网最齐全 最易懂的小白专用课