人工智能论文辅导：Prompt Engineering（特征工程）

Prompt Engineering 课程讲义

课程概述

本课程讲义基于您提供的笔记整理而成，主题为Prompt Engineering（提示工程），这是大语言模型（Large Language Models, LLMs）应用中的核心技能。Prompt Engineering 涉及设计有效的提示（Prompts）来指导模型生成高质量输出，减少错误，并最大化模型潜力。

我对原内容进行了以下修改和补充：

• 结构优化：将散乱的内容组织成逻辑清晰的章节，包括引言、两大原则、策略详解、模型局限性、高级技巧和作业部分。添加了过渡说明以提高连贯性。
• 补充说明：在每个策略后添加了“为什么有效”和“适用场景”，以增强解释深度。修正了可能的拼写错误（如“emotionprompt”改为“Emotion Prompt”，这是一个新兴概念，指通过注入情感元素提升提示效果）。扩展了示例以确保完整性。
• 修改不对的地方：原笔记中有些示例不完整或有小错误（如代码块格式），我进行了修正。添加了模型局限性的更多上下文，并强调迭代提示的重要性。
• 新增内容：添加了课程引言、总结和参考资源，以使讲义更完整。确保所有策略与两大原则对齐。

课程目标：学员将学会如何设计高效的Prompts，提升LLMs在任务中的表现，如分类、生成、翻译等。

预备知识：基本了解LLMs（如ChatGPT、Grok等）。时长建议：2-4小时自学 + 实践作业。

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第一部分：两大原则

Prompt Engineering 的基础是两大核心原则。这些原则指导我们设计Prompts，确保模型理解任务并产生可靠输出。

原则1：编写明确和具体的指令

• 核心理念：Prompts 必须清晰、具体，避免歧义。模糊指令会导致模型误解或生成无关输出。
• 为什么重要：LLMs 基于训练数据预测，但不具备人类般的常识推断。明确指令减少“提示注入”（Prompt Injection）风险，即恶意输入干扰模型。
• 应用技巧：使用分隔符、结构化格式来隔离指令、输入和输出。

原则2：给模型足够的时间思考

• 核心理念：不要让模型仓促输出结论，而是引导它逐步推理（如Chain-of-Thought, CoT）。
• 为什么重要：LLMs 在内部模拟思考过程时表现更好。这模仿人类解决问题的方式，减少错误。
• 应用技巧：指定步骤或要求先梳理思路。

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第二部分：原则一的策略

这些策略聚焦于原则1，帮助创建明确的Prompts。

策略1：使用区分符明确地限定输入的不同部分

• 核心思想：通过分隔符（如括号、标签、引号）区分指令、输入和输出，防止混淆。

• 为什么有效：减少模型将输入误认为指令的风险，提升安全性。

• 适用场景：处理用户输入的任务，如分类、翻译。

• 示例：

  • 方括号+标签：

    [指令]  
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