00 学习地图 | Prompt 基础概念

发布时间：1970-01-20 14:58:53
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Prompt基础 LLM使用 提示词设计 API连接 提示词示例
提示词（Prompt）是用户在与大语言模型（LLM）交互时输入的起始文本，用于引导模型生成特定方向或内容的回答。提示词的使用场景广泛，包括在线API服务、本地软件和研究实验室等，使用者涵盖研究者、开发者、商业用户、学生和一般大众。提示词的长度和内容会影响模型的输出结果，设计高质量的提示词需要根据目标任务和模型能力进行精心设计，以确保模型正确理解需求并给出符合预期的结果。提示词的使用成本通常与输入和输出文本的数量相关。
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什么是提示词（Prompt）？我们用 5W2H 思维框架来拆解一下，能更多维度的理解这一概念：

  1. What:提示词是什么

LLM的提示词（prompt）是指在训练或使用大模型LLM（Large language model）时，给模型输入的起始文本或信息。

模型通常会根据这个提示词提供相关的输出。 2. Why:为什么需要提示词

提示词是为了引导模型生成特定方向或内容的回答。

根据不同的提示词，LLM可以产生不同的响应。

正确的提示词能够帮助用户得到期望中的答案。 3. When:什么时候需要提示词？

用户与模型交互时，或者当研究者、开发者在训练或测试模型时，都可能使用到提示词。 4. Where:在什么场景需要提示词？

在任何使用LLM的场合，无论是在线的API服务、本地软件，或是研究实验室中，都可以使用提示词。 5. Who:谁来使用提示词？

LLM的使用者，包括但不限于：研究者、开发者、商业用户、学生和一般大众。 6. How:如何使用提示词？

通过 API 连接的各类对话工具使用

通过官方提供的聊天窗口使用 7. How much:提示词的使用成本如何？

提示词的长度可以根据实际需要来决定，从几个词到几句话，甚至更长。但长度和具体内容都会影响模型的输出结果。通过 API 连接的各类对话工具使用时，会根据输入与输出文本数量产生计费。

总而言之

提示词（Prompt）是我们提供给大语言模型（以下简称模型）的输入文本，用于指定引导模型执行什么样的操作或回答什么样的问题。

提示词发挥了“提示” 模型 应该做什么的作用。设计高质量的提示词需要根据目标任务和模型能力进行精心设计，良好的提示词可以让模型正确理解人类需求并给出符合预期的结果。

我们来看一些示例来更准确的理解提示词的实际使用：

直接提问型提示词

策略建议型：

翻译型

算数型

概念解释型

思维导图生成中，请稍候...

问题 1： 什么是提示词（Prompt）？
回答： 提示词是在训练或使用大语言模型（LLM）时，提供给模型的起始文本或信息，用于引导模型生成特定方向或内容的回答。

问题 2： 为什么需要提示词？
回答： 提示词能够引导模型生成符合用户期望的响应，帮助用户获得特定内容或方向的答案。

问题 3： 什么时候需要使用提示词？
回答： 提示词在用户与模型交互时，或者研究者和开发者在训练、测试模型时使用。

问题 4： 在哪些场景中需要使用提示词？
回答： 提示词可以在任何使用大语言模型的场景中使用，包括在线API服务、本地软件或研究实验室。

问题 5： 谁可以使用提示词？
回答： 提示词的使用者包括研究者、开发者、商业用户、学生和一般大众等。

问题 6： 如何使用提示词？
回答： 提示词可以通过API连接的对话工具或官方提供的聊天窗口使用。

问题 7： 提示词的使用成本如何？
回答： 提示词的长度和内容会影响模型的输出结果，通过API使用时，费用通常基于输入和输出的文本数量计算。

问题 8： 提示词的作用是什么？
回答： 提示词的作用是引导模型执行特定操作或回答特定问题，帮助模型理解人类需求并生成符合预期的结果。

问题 9： 如何设计高质量的提示词？
回答： 设计高质量的提示词需要根据目标任务和模型能力进行精心设计，以确保模型能够正确理解需求并给出准确回答。

问题 10： 提示词有哪些常见类型？
回答： 提示词的常见类型包括直接提问型、策略建议型、翻译型、算数型和概念解释型等。