如果你不幸進(jìn)來(lái)了，這恰恰是提示詞的功效，因?yàn)闃?biāo)題就是提示詞給出的。

提示詞工程，又叫Prompt Engineering，是一種專門(mén)針對(duì)語(yǔ)言模型進(jìn)行優(yōu)化的方法。它的目標(biāo)是通過(guò)設(shè)計(jì)和調(diào)整輸入的提示詞（prompt），來(lái)引導(dǎo)這些模型生成更準(zhǔn)確、更有針對(duì)性的輸出文本。

在與大型預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型交互時(shí)，無(wú)論是智譜清言、deepseek、豆包還是ChatGPT，給定的提示詞會(huì)極大地影響模型的響應(yīng)內(nèi)容和質(zhì)量。提示詞工程關(guān)注于如何創(chuàng)建最有效的提示詞，以便讓模型能夠理解和滿足用戶的需求。這可能涉及到對(duì)不同場(chǎng)景的理解、使用正確的詞匯和語(yǔ)法結(jié)構(gòu)，以及嘗試不同的提示策略以觀察哪種效果最佳。

就個(gè)人而言使用而言，提示詞要編寫(xiě)清晰、具體的指令，目標(biāo)明確、任務(wù)細(xì)致、背景材料豐富，即使寫(xiě)的有問(wèn)題，大語(yǔ)言模型是可以做上下文識(shí)別的，我們可以逐步進(jìn)行完善豐富；如果一個(gè)大語(yǔ)言模型不行，我們可以切換到不同大模型下生成+組合。。

舉例一：本文的標(biāo)題就是基于 “給 一文讀懂大語(yǔ)言模型提示詞 生成10個(gè)爆款標(biāo)題”生成的。

可以看到大語(yǔ)言模型給了四類十一個(gè)標(biāo)題名稱。

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舉例二：：讓大語(yǔ)言模型寫(xiě)一個(gè)武俠小說(shuō)

以 “安史之亂” 為背景，虛擬一個(gè)主人公，背景人物包括李白、杜甫、張巡、南霽云、郭子儀、顏真卿，創(chuàng)作一篇金庸武俠風(fēng)格小說(shuō)目錄，全文共50個(gè)章節(jié)，每個(gè)章節(jié)目錄取名要兼具文言風(fēng)格，同時(shí)用200字寫(xiě)該章節(jié)的簡(jiǎn)要內(nèi)容，風(fēng)格要大氣磅礴，通過(guò)江湖紛爭(zhēng)民族矛盾來(lái)達(dá)到俠之大者。

寫(xiě)的挺好的，還可以繼續(xù)擴(kuò)寫(xiě)。

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舉例三：讓大語(yǔ)言模型寫(xiě)代碼

1、幫我寫(xiě)一段python代碼，對(duì)氣象的最高溫度、最低溫度進(jìn)行預(yù)測(cè)

結(jié)果用了Sklearn做了回歸分析，不是我們想要的

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2、幫我寫(xiě)一段python代碼，用深度學(xué)習(xí)方法，對(duì)氣象的最高溫度、最低溫度進(jìn)行預(yù)測(cè)

結(jié)果用了tensorflow來(lái)寫(xiě)，也不是我們想要的

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3、幫我寫(xiě)一段python代碼，用pytorch和LSTM，對(duì)氣象的最高溫度、最低溫度進(jìn)行預(yù)測(cè)

這段沒(méi)問(wèn)題，用CPU訓(xùn)練，但是我想用GPU

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4、幫我寫(xiě)一段python代碼，基于GPU，用pytorch和LSTM，對(duì)氣象的最高溫度、最低溫度進(jìn)行預(yù)測(cè)

這段沒(méi)問(wèn)題，但我想預(yù)測(cè)的是未來(lái)七天的天氣

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5、幫我寫(xiě)一段python代碼，基于GPU，用pytorch和LSTM，對(duì)未來(lái)七天的氣象的最高溫度、最低溫度進(jìn)行預(yù)測(cè)

這段沒(méi)問(wèn)題，但數(shù)據(jù)是隨機(jī)生成的，我想預(yù)測(cè)meteostat的自動(dòng)數(shù)據(jù)

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6、幫我寫(xiě)一段python代碼，基于GPU，用pytorch和LSTM，通過(guò)meteostat獲取歷史天氣數(shù)據(jù)，對(duì)未來(lái)七天的氣象的最高溫度、最低溫度進(jìn)行預(yù)測(cè)

這段沒(méi)問(wèn)題，但代碼數(shù)據(jù)缺少封裝，我想用dataset和dataloader

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7、幫我寫(xiě)一段python代碼，基于GPU，用pytorch和LSTM，通過(guò)meteostat獲取歷史天氣數(shù)據(jù)，pytorch的dataset和dataloader封裝數(shù)據(jù)，對(duì)未來(lái)七天的氣象的最高溫度、最低溫度進(jìn)行預(yù)測(cè)

這段沒(méi)問(wèn)題，但代碼比較臃腫，不符合編程規(guī)范要求

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8、幫我寫(xiě)一段python代碼，基于GPU，用pytorch和LSTM，通過(guò)meteostat獲取歷史天氣數(shù)據(jù)，pytorch的dataset和dataloader封裝數(shù)據(jù)，并對(duì)訓(xùn)練過(guò)程和預(yù)測(cè)過(guò)程進(jìn)行函數(shù)封裝，對(duì)未來(lái)七天的氣象的最高溫度、最低溫度進(jìn)行預(yù)測(cè)

最后，我們可以一邊調(diào)試，一邊享受結(jié)果了。

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https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/prompt-library/

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其他網(wǎng)上的提示詞，在這里就不做復(fù)讀機(jī)了，一方面是怕侵權(quán)，一方面毫無(wú)意義。