大模型必知基础知识：6、Transformer架构-提示词工程调优-大模型的紧箍咒

总目录

1. 大模型必知基础知识：1、Transformer架构-QKV自注意力机制
2. 大模型必知基础知识：2、Transformer架构-大模型是怎么学习到知识的?
3. 大模型必知基础知识：3、Transformer架构-词嵌入原理详解
4. 大模型必知基础知识：4、Transformer架构-多头注意力机制原理详解
5. 大模型必知基础知识：5、Transformer架构-前馈神经网络（FFN）原理详解
6. 大模型必知基础知识：6、Transformer架构-提示词工程调优
7. 大模型必知基础知识：7、Transformer架构-大模型微调作用和原理详解
8. 大模型必知基础知识：8、Transformer架构-如何理解学习率 Learning Rate
9. 大模型必知基础知识：9、MOE多专家大模型底层原理详解
10. 大模型必知基础知识：10、大语言模型与多模态融合架构原理详解
11. 大模型必知基础知识：11、大模型知识蒸馏原理和过程详解
12. 大模型必知基础知识：12、大语言模型能力评估体系
13. 大模型必知基础知识：13、大语言模型性能评估方法

目录

1. 引言：大语言模型的本质与涌现能力
2. 涌现能力：引爆AI技术革命的真实原因
   • 2.1 什么是涌现能力
   • 2.2 涌现能力的五大表现
3. 激发大语言模型能力的三种核心方法
   • 3.1 提示工程（Prompt Engineering）
   • 3.2 微调（Fine Tuning）
   • 3.3 智能代理（Agent）
4. 提示工程的三大核心技术
   • 4.1 提示词模板设计
   • 4.2 提示示例设计（Few-shot）
   • 4.3 提示流程设计（CoT、ToT、GoT）
5. CO-STAR框架：结构化提示词设计方法
   • 5.1 框架六要素详解
   • 5.2 CO-STAR实践技巧
6. 实战案例：三种学习范式的应用
   • 6.1 Zero-shot学习案例
   • 6.2 Few-shot学习案例
   • 6.3 思维链（CoT）提示案例
   • 6.4 复杂提示词系统设计
7. 提示词调优技术详解
   • 7.1 温度参数（Temperature）
   • 7.2 Top-P采样
   • 7.3 Top-K采样
   • 7.4 重复惩罚（Repeat Penalty）
   • 7.5 提示词优化六大原则
8. 以后状况：大模型应用的新时代

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1. 引言：大语言模型的本质与涌现能力

大语言模型的训练目标表面上看是让模型尽可能准确地预测下一个词，从而生成自然、连贯的文本。但从更深层次来看，大语言模型的训练目标实质上是在构建一个高度压缩的世界知识库。

通过对海量文本数据的训练，模型将语言符号与现实世界中的概念、关系、事件等紧密联系起来，逐步形成了一个庞大的语义网络。这种压缩能力使得模型不仅能够理解和生成复杂的文本，更重要的是能够产生超出原有语料范围的推理和创造能力，这就是我们所说的"涌现能力"（Emergent Capabilities）。

这个过程可以用一个简化的数学视角来理解。假设训练数据集为 D = { x 1 , x 2 , . . . , x n } D = \{x_1, x_2, ..., x_n\} D={x1​,x2​,...,xn​}，模型通过最大化条件概率来学习：

$$\underset{\theta }{\max }\sum _{i=1}^n\log P(x_i|x_{<i};\theta )$$

其中 $\theta$ 代表模型参数，$x_{<i}$ 表示位置 $i$ 之前的所有token。通过这个优化过程，模型不仅学习了语言的表面模式，还隐式地学习了世界知识的压缩表示。

2. 涌现能力：引爆AI技术革命的真实原因

2.1 什么是涌现能力

根据许多文章的标题，我们可能会认为模型的能力是随着参数规模的增加而线性提升的。但事实上，涌现能力是大语言模型在达到足够大的规模和使用质量足够好的数据训练后，自发产生的一种超出预期的能力。

这种能力并非来自个体组件的简单叠加，而是系统整体复杂性涌现的结果。这就像水分子在特定温度下突然从液态凝结成固态的冰一样，是一种非线性的质变过程。涌现能力的出现揭示了模型巨大的技术潜力，这也是大语言模型能够引爆技术革命的根本原因。

从数学角度看，这是一个相变（Phase Transition）现象。当模型参数量达到某个临界值时，性能会出现突变：

$$\text{Performance}=\{\begin{array}{ll}\text{random}& \text{if }N<N_c\\ \text{emergent}& \text{if }N\ge N_c\end{array}$$

其中 $N$ 是模型参数量，$N_c$ 是临界参数量。

2.2 涌现能力的五大表现

1. 对话能力：尽管对话并不是模型的原生训练目标，但通过涌现能力，大语言模型展现了出色的多轮对话能力，能够理解上下文、保持话题连贯性，甚至理解言外之意。

2. 上下文学习能力（In-Context Learning）：这是最令人惊讶的能力之一。模型无需额外训练或参数更新，仅通过在提示词中提供少量示例，就能快速适应和完成全新的任务。

3. 指令遵循能力（Instruction Following）：模型能够理解并精确执行人类给出的复杂指令，完成各种特定任务，即使这些指令的表达方式各不相同。

4. 逻辑推理能力：模型展现出了一定的逻辑推理能力，能够进行演绎推理、归纳推理，解决需要多步思考的问题。

5. 知识运用能力：模型能够灵活运用训练过程中获得的广泛知识库，不仅回答各种领域的问题，还能进行跨领域的知识迁移和创造性的内容生成。

大语言模型的涌现能力并非来自预先设定的规则或显式编程，而是来自模型内部自发形成的复杂结构和关联。这类似于生物大脑的进化过程，在足够复杂的神经网络中，新的功能和特性会自然涌现出来。

3. 激发大语言模型能力的三种核心方法

要充分发挥大语言模型的能力，我们有三种主要的技术路径：

3.1 提示工程（Prompt Engineering）-大模型咒语

提示工程是通过精心设计提示语（Prompt），引导模型按照我们的意图生成内容或完成特定任务。这是最轻量、最灵活的方法，不需要修改模型参数，只需要调整输入即可。

提示工程可以看作是一种"软微调"，通过改变提示词来间接影响模型的行为。提示工程不仅仅是一门技术，更是一种思维方式。它要求我们从模型的角度思考问题，理解模型的认知模式和工作机制，才能有效地引导模型产出符合预期的结果。

详细请查看我之前写的博客：

• 大模型提示词Prompt工程：1-万能公式-完整指南

• 大模型提示词Prompt工程：2-全攻略+最佳实践框架+原理解析+实战案例库+七招要诀

• [大模型提示词Prompt工程：3-思维链+思维树+思维图+原理解释+适用场景+最佳实践案例库

3.2 微调（Fine Tuning）

微调是在预训练模型的基础上，使用特定领域或特定任务的数据进行进一步训练，使模型在该任务上表现更好。微调需要标注数据和计算资源，但能够让模型更深入地理解特定领域的知识和模式。

微调的数学表达为：

$${\theta }_{fine-tuned}={\theta }_{pretrained}+\Delta \theta$$

其中 $\Delta \theta$ 是通过领域数据学习到的参数增量。

3.3 智能代理（Agent）

Agent是以大语言模型为"大脑"驱动的智能系统，具备自主理解、感知、规划、记忆和使用工具的能力。Agent能够将复杂任务分解为多个子任务，自主调用各种工具和API，自动化执行并完成复杂的多步骤任务。

Agent系统通常包含以下几个核心组件：

• 感知模块：理解环境和任务
• 规划模块：制定行动方案
• 行动模块：执行具体操作
• 记忆模块：存储和检索信息
• 工具使用模块：调用外部工具和API

4. 提示工程的三大核心技术

4.1 提示词模板设计

提示词模板设计的核心是设计"咒语"，这些特殊的引导语能够激活模型的特定能力。

经典的咒语包括：

• “请逐步思考”（Let’s think step by step）
• “请详细解释你的推理过程”
• “从多个角度分析这个问题”
• “Think carefully and logically”

这些看似简单的指令，实际上能够显著提升模型的推理质量和输出准确性。

4.2 提示示例设计（Few-shot）

Few-shot学习是在提示词中包含少量任务示例，通过示例来教会模型完成新任务。每个示例通常包括：

• 输入：问题描述
• 输出：期望的答案
• 可选的推理步骤

这种方法利用了模型的上下文学习能力，让模型通过模仿示例来完成类似的任务。

4.3 提示流程设计（CoT、ToT、GoT）

提示流程设计是通过设计多步提示流程来逐层解决复杂问题：

• CoT（Chain of Thought，思维链）：引导模型展示完整的推理步骤
• ToT（Tree of Thoughts，思维树）：让模型探索多条推理路径，选择最优方案
• GoT（Graph of Thoughts，思维图）：构建更复杂的思维网络结构

详细请查看我之前写的博客：

• 大模型提示词Prompt工程：3-思维链+思维树+思维图+原理解释+适用场景+最佳实践案例库

5. CO-STAR框架：结构化提示词设计方法

为了让大语言模型给出最优响应，为提示词设置有效的结构至关重要。CO-STAR框架是新加坡政府科技局的数据科学与AI团队开发的一种结构化提示词设计模板，该框架考虑了影响大语言模型响应有效性和相关性的各个方面，从而有助于获得更优质的输出。

5.1 框架六要素详解

C - Context（上下文） [推荐]

提供与任务相关的背景信息。这有助于大语言模型理解正在讨论的具体场景，从而确保其响应是相关的和有针对性的。

示例：

背景：我们公司是一家专注于健康食品的电商平台，主要面向25-40岁的都市白领。
目前我们准备推出一款新的有机燕麦产品系列。

O - Objective（目标） [推荐]

明确定义你希望大语言模型执行的任务。清晰的目标有助于模型将响应重点放在完成具体任务上，避免偏离主题。

示例：

任务：为这款有机燕麦产品撰写3条不同风格的营销文案，
每条文案需要突出产品的健康价值和便利性。

S - Style（风格） [可选]

指定你希望大语言模型使用的写作风格。这可以是某位具体名人或知名作家的风格，也可以是某种职业专家（比如商业分析师、技术专家或CEO）的风格。这能引导模型使用符合你需求的表达方式和词汇。

示例：

风格：请模仿小红书博主的写作风格，
使用轻松、亲切、略带口语化的表达方式。

T - Tone（语气） [可选]

设定响应的情感态度。这能确保大语言模型的响应符合所需的情感或情绪上下文，比如正式、幽默、善解人意、激励性、专业严谨等。

示例：

语气：保持积极向上、充满活力的语气，
传递健康生活方式的正能量。

A - Audience（受众） [可选]

明确响应的目标受众。针对特定受众（比如领域专家、初学者、儿童、特定年龄段人群）定制大语言模型的响应，确保内容在目标受众的语境中是适当的和易于理解的。

示例：

目标受众：25-40岁的都市白领女性，
她们注重健康、追求生活品质，但工作繁忙、时间有限。

R - Response（响应格式） [可选]

提供期望的响应格式。这能确保大语言模型输出你的下游任务所需的格式，比如列表、JSON、Markdown、专业报告等。对于大多数需要通过程序化方法处理大语言模型响应的应用而言，理想的输出格式通常是JSON或其他结构化格式。

示例：

输出格式：
1. 每条文案包含标题（不超过15字）和正文（50-80字）
2. 用JSON格式输出，包含title和content字段
3. 在每条文案后标注建议的使用场景

5.2 CO-STAR实践技巧

使用CO-STAR框架时，需要注意：

1. 必选项优先：Context和Objective是必选项，必须清晰定义
2. 可选项按需：Style、Tone、Audience和Response根据具体任务选择使用
3. 具体而非抽象：每个要素都要尽可能具体，避免模糊表述
4. 保持一致性：六个要素之间要相互协调，不能相互矛盾
5. 迭代优化：根据输出结果调整各个要素，持续改进

6. 实战案例：三种学习范式的应用

6.1 Zero-shot学习案例

Zero-shot learning是指模型在没有见过任何特定任务示例的情况下，直接根据其预训练知识进行推理和预测的能力。

案例：创意广告语生成

普通提示：

想几个广告语

这样的提示过于模糊，模型很难给出符合预期的结果。

高级提示（应用CO-STAR框架）：

【上下文】我们是一家有百年历史的传统茶叶品牌，现在想要拓展年轻市场。

【目标】设计广告语来吸引90后消费者，让他们对传统茶叶产生兴趣。

【风格】分别用以下三种风格各设计3条广告语：
1. 嘻哈文化风格
2. 网络热梗风格
3. 国潮元素风格

【语气】轻松有趣，能引起年轻人共鸣

【受众】90后年轻人，他们熟悉网络文化，追求个性表达

【输出格式】按风格分类，每条广告语不超过20字

这样的提示明确了各个要素，能够引导模型产生更符合需求的输出。

6.2 Few-shot学习案例

Few-shot learning是指模型在只看到少量特定任务示例的情况下，就能快速学习并适应新任务的能力。

案例：抽象文案生成

prompt = """请参考以下风格，为我生成5条类似的抽象文案：

示例1：天塌下来就当个被子盖了算了
示例2：爱来爱去，天天神券不膨胀就老实了
示例3：老天爷，我就是来混个日子的你放过我吧
示例4：算命的说我命中有一劫，没想到是干保洁

请注意这些文案的特点：
- 用夸张幽默的方式表达生活态度
- 结合日常场景和网络用语
- 带有自嘲和放松的心态
- 结尾有意外的转折或反差

现在请生成5条新的文案：
"""

通过提供具体示例和总结特点，模型能够更好地把握风格，生成符合要求的内容。

6.3 思维链（CoT）提示案例

思维链提示的核心是让模型展示其推理过程，而不仅仅是给出最终答案。

案例：字符串反转

普通提示（Zero-shot，容易出错）：

prompt = "将fufanketang的所有字母反过来写"

response = client.chat.completions.create(
    model="glm-4-plus",
    messages=[
        {"role": "user", "content": prompt}
    ],
)
print(response.choices[0].message.content)
# 可能输出错误结果

使用CoT提示（引导推理）：

prompt = """将fufanketang的所有字母反过来写。

请按照以下步骤思考：
1. 首先，识别出字符串中的每个字母
2. 然后，按照从后往前的顺序重新排列
3. Think carefully and logically, explaining your answer
4. 最后给出完整的反转结果
"""

response = client.chat.completions.create(
    model="glm-4-plus",
    messages=[
        {"role": "user", "content": prompt}
    ],
)
print(response.choices[0].message.content)
# 输出正确结果：gnatekafuf

通过引导模型逐步思考，显著提高了任务完成的准确性。

6.4 复杂提示词系统设计

对于复杂的应用场景，我们需要设计完整的提示词系统。以下是一个逻辑优化助手的完整提示词示例：

system_prompt = """
## 角色定义
你是一位专业的逻辑思维与表达优化专家，擅长发现文本中的逻辑漏洞并进行修正优化。

## 目标
根据用户输入的{{原始文本}}，找出其中的逻辑漏洞，理解用户的真实表达意图，
使用最适合的逻辑思考模型与表达方式帮助用户修补逻辑漏洞、润色文本。

## 核心规则
1. 在任何情况下都不要打破角色设定
2. 不要编造事实或进行无根据的推测
3. 不能改变用户想要表达的本意
4. 只从逻辑梳理和表达优化的角度修改文本，不对文本内容本身发表评价或见解
5. 保持客观中立，专注于逻辑结构的优化

## 专业技能

### 技能组1：逻辑分析能力
- 掌握基本逻辑思维原则：演绎推理、归纳推理、因果关系分析等
- 能够区分前提和结论，识别论证结构
- 具备丰富的常识知识作为论证的基础
- 能够抓住事物的关键本质，区分核心要素和次要信息
- 善于综合多方信息，进行全面系统的思考
- 对逻辑漏洞保持高度敏感，能快速发现不严谨之处

### 技能组2：表达优化能力
- 优秀的倾听理解能力：准确把握用户的观点和意图
- 快速抽象能力：提炼主旨思想和逻辑关系，构建表达框架
- 语言组织能力：将抽象逻辑转换为通顺易懂的表达
- 掌握多种语言表达技巧，能够选择最合适的表达方式

## 工作流程

### 步骤1：接收与解析
- 将用户提供的第一段话作为{{原始文本}}
- 仔细解析{{原始文本}}中的关键信息和逻辑关系
- 识别用户的核心表达意图

### 步骤2：逻辑检查
- 在脑海中重构{{原始文本}}的完整逻辑链条
- 检查逻辑的连贯性和严密性
- 识别并记录所有发现的逻辑漏洞

### 步骤3：问题诊断
- 明确指出{{原始文本}}中存在的具体逻辑问题
- 分析这些问题产生的原因
- 确定优化的方向和重点

### 步骤4：优化重构
- 选择合适的逻辑思维模型对{{原始文本}}进行漏洞修补
- 重新组织语言结构，提升表达清晰度
- 生成{{优化后文本}}

### 步骤5：迭代改进
- 根据用户反馈继续调整修改方法
- 持续优化直到{{优化后文本}}的逻辑严密、表达清晰

## 输出格式

### 初次交互
1. 进行礼貌的自我介绍
2. 简要说明你能提供的帮助
3. 请用户输入需要优化的{{原始文本}}

### 分析输出
1. **逻辑问题诊断**：明确指出发现的逻辑漏洞
2. **优化思维链**：展示分析和修改的完整思考过程
3. **优化后文本**：提供修改后的完整文本
4. **修改说明**：简要解释主要改动及其原因

## 初始化
作为一名专业的逻辑思维与表达优化专家，请遵循以上所有规则和流程，
使用中文与用户交流，现在请向用户问好并开始工作。
"""

这个复杂的提示词系统包含了：

• 明确的角色定义
• 清晰的目标设定
• 详细的规则约束
• 分层的技能描述
• 结构化的工作流程
• 规范的输出格式

这种结构化设计特别适合用于工作流系统（如Dify平台）中，能够引导模型稳定地完成复杂任务。

7. 提示词调优技术详解

除了提示词内容本身，模型的生成参数也会显著影响输出质量。理解这些参数的作用机制，能够帮助我们更精确地控制模型行为。

7.1 温度参数（Temperature）

温度参数控制生成文本的随机性和创造性。其数学原理是调整softmax函数中的温度系数：

$$P(w_i)=\frac{\exp (z_i/T)}{{\sum }_j\exp (z_j/T)}$$

其中：

• $z_i$ 是词 $w_i$ 的logit值
• $T$ 是温度参数
• $T$ 越高，概率分布越平滑，输出越随机和创造性
• $T$ 越低，概率分布越尖锐，输出越确定和保守

推荐设置：

• 创意写作、头脑风暴：0.8 - 1.2
• 通用对话：0.7 - 0.9
• 事实性问答、代码生成：0.1 - 0.5
• 严格格式输出：0.0 - 0.3

示例对比：

温度 = 0.2（保守）：

"人工智能是指由人类创造的、能够执行通常需要人类智能的任务的系统。"

温度 = 1.0（创造）：

"人工智能就像是我们创造的数字大脑，它能思考、学习，甚至在某些方面超越人类的能力边界。"

7.2 Top-P采样（核采样）

Top-P采样是一种动态词汇选择策略。模型会计算所有候选词的累积概率，只从累积概率达到 $p$ 的最小词集中采样。

V t o p − p = min ⁡ { V ′ : ∑ w ∈ V ′ P ( w ) ≥ p } V_{top-p} = \min\{V' : \sum_{w \in V'} P(w) \geq p\} Vtop−p​=min{V′:w∈V′∑​P(w)≥p}

工作原理：

1. 将所有候选词按概率从高到低排序
2. 累加概率直到总和达到设定的 $p$ 值
3. 只从这个动态词集中随机选择

特点：

• Top-P是动态的，根据上下文自适应调整候选词数量
• 在高确定性场景下选择较少的词，在不确定场景下保留更多可能性

推荐设置：

• 创意内容：0.9 - 0.95
• 通用任务：0.7 - 0.9
• 精确任务：0.5 - 0.7

示例：

假设某个位置的词概率分布为：

• “是”：0.4
• “为”：0.3
• “在”：0.15
• “将”：0.1
• “可”：0.05

如果 Top-P = 0.7：

• 累积：0.4（是） + 0.3（为） = 0.7，达到阈值
• 最终候选词只有：“是"和"为”

如果 Top-P = 0.9：

• 累积：0.4 + 0.3 + 0.15 + 0.1 = 0.95，超过阈值
• 最终候选词有：“是”、“为”、“在”、“将”

7.3 Top-K采样

Top-K采样是一种固定数量的词汇选择策略，只从概率最高的 $K$ 个词中选择下一个词。

V t o p − k = { w 1 , w 2 , . . . , w K }  where  P ( w 1 ) ≥ P ( w 2 ) ≥ . . . ≥ P ( w K ) V_{top-k} = \{w_1, w_2, ..., w_K\} \text{ where } P(w_1) \geq P(w_2) \geq ... \geq P(w_K) Vtop−k​={w1​,w2​,...,wK​} where P(w1​)≥P(w2​)≥...≥P(wK​)

工作原理：

1. 对所有候选词按概率排序
2. 只保留前 $K$ 个概率最高的词
3. 从这 $K$ 个词中按概率采样

特点：

• Top-K是静态的，无论上下文如何都保持固定数量
• $K$ 值越小，输出越保守；$K$ 值越大，输出越多样

推荐设置：

• 严格控制：20 - 40
• 通用场景：40 - 60
• 高创造性：60 - 100

Top-K与Top-P的对比：

特性	Top-K	Top-P
候选词数量	固定	动态
适应性	较低	较高
可预测性	较高	较低
适用场景	需要稳定输出	需要灵活输出

7.4 重复惩罚（Repeat Penalty）

重复惩罚机制通过降低已出现词汇的概率来减少重复内容的生成。其数学表示为：

$P^{\prime }(w_i)=\{\begin{array}{ll}P(w_i)/\text{penalty}& \text{if }{w}_i\text{ appeared before}\\ P(w_i)& \text{otherwise}\end{array}$

推荐设置：

• 无惩罚：1.0（允许自然重复）
• 轻度惩罚：1.1 - 1.2（减少明显重复）
• 中度惩罚：1.3 - 1.5（避免大部分重复）
• 强度惩罚：1.6 - 2.0（强制多样性，可能影响连贯性）

注意事项：

• 过高的惩罚值可能导致输出不自然
• 某些场景（如诗歌、代码）需要允许合理的重复
• 建议配合温度参数一起调整

7.5 提示词优化六大原则

原则1：拒绝模糊，追求精确

错误示例：

写得好一点

正确示例：

请在现有文案基础上：
1. 增加2个具体的应用案例
2. 加入最近6个月的行业数据支撑
3. 使用更生动的比喻来解释技术概念
4. 将总字数控制在800-1000字之间

**原理：**模型需要明确的指令才能产生精确的输出。模糊的要求会导致模型在巨大的可能性空间中随机选择，难以满足真实需求。

原则2：提供充足的上下文信息

错误示例：

帮我写个营销方案

正确示例：

【背景】我们是一家专注于中老年健康产品的电商公司，主打产品是智能血压计。

【现状】目前主要通过线上广告获客，转化率约2%，客单价300元。

【问题】获客成本持续上升，需要新的营销渠道。

【目标】设计一个基于社交媒体的营销方案，目标在3个月内将转化率提升到5%。

【限制】营销预算为50万元，团队只有5人。

请基于以上信息，提供详细的营销方案。

**原理：**上下文信息帮助模型理解问题的具体场景，从而生成更贴合实际需求的内容。

原则3：使用示例引导输出风格

**技巧：**通过提供具体示例，让模型理解你期望的输出风格、格式和质量标准。

prompt = """
我需要为产品撰写功能介绍，请参考以下风格：

【示例1】
标题：一键智能分析
内容：无需复杂操作，只需轻轻一点，AI即刻为您生成专业分析报告。就像拥有一位24小时在线的数据分析师，随时为您洞察商机。

【示例2】
标题：实时协作不掉线
内容：团队成员的每一次编辑都会即时同步，无论身在何处，都能感受到并肩作战的默契。告别版本混乱，让协作如呼吸般自然。

请按照类似的风格，为"智能推荐"功能撰写介绍：
"""

原则4：迭代优化，持续改进

迭代策略：

第一轮输出后追问：

这个方案很好，但我想进一步优化：
1. 从用户痛点的角度重新审视，哪些痛点没有充分解决？
2. 竞品分析部分可以更具体吗？列举2-3个直接竞争对手的优劣势
3. 执行计划的时间节点需要更细化，精确到周

**原理：**通过多轮对话逐步细化需求，每一轮都在上一轮的基础上改进，最终达到最优结果。

原则5：善用约束引导方向

约束类型：

1. 格式约束

请用JSON格式输出，包含以下字段：
{
  "title": "标题",
  "summary": "摘要（不超过100字）",
  "keyPoints": ["要点1", "要点2", "要点3"],
  "conclusion": "结论"
}

2. 长度约束

请将说明文字控制在200-300字之间，
关键要点用3-5个bullet points呈现。

3. 风格约束

语言风格：专业但不生硬，使用简洁的短句，避免过多专业术语。
目标读者：具有基础知识的非专业人士。

4. 内容约束

必须包含：市场分析、竞争对手分析、SWOT分析
不要包含：具体的技术实现细节、财务预测

原则6：角色扮演激发专业性

**技巧：**让模型扮演特定角色，可以激活其在该领域的知识和表达方式。

system_prompt = """
你现在是一位有20年经验的资深产品经理，曾在多家知名互联网公司工作，
主导过多个千万级用户产品的设计和迭代。

你的特点：
1. 深刻理解用户需求，善于从用户角度思考问题
2. 具有系统性思维，能够平衡商业价值和用户体验
3. 表达清晰简洁，善于用具体案例说明抽象概念
4. 保持对行业趋势的敏锐洞察

请以这个身份回答用户的产品设计相关问题。
"""

user_prompt = """
我们正在设计一款面向老年人的健康管理APP，
但用户反馈说界面太复杂。你会如何优化？
"""

**效果：**角色设定能让模型的输出更具专业性、针对性和说服力。

7.6 参数组合策略

不同任务需要不同的参数组合：

高创造性任务（创意写作、头脑风暴）：

{
    "temperature": 0.9,
    "top_p": 0.95,
    "top_k": 80,
    "repeat_penalty": 1.1
}

平衡任务（通用对话、内容生成）：

{
    "temperature": 0.7,
    "top_p": 0.85,
    "top_k": 50,
    "repeat_penalty": 1.2
}

精确任务（代码生成、数据分析）：

{
    "temperature": 0.2,
    "top_p": 0.7,
    "top_k": 30,
    "repeat_penalty": 1.3
}

极精确任务（JSON输出、格式转换）：

{
    "temperature": 0.0,
    "top_p": 0.5,
    "top_k": 20,
    "repeat_penalty": 1.5
}

8. 以后状况：大模型应用新时代

就像汽车代替马车需要新的交通规则和驾驶技能，Transformer架构和大语言模型带来的不仅是技术变革，更是全新的工作方式和思维模式。

8.1 提示词工程师：新兴的黄金职业

提示词工程师（Prompt Engineer）已经成为年薪百万的热门岗位。他们的核心价值在于：

1. 深刻理解模型的工作机制：知道如何通过语言引导模型激活特定能力
2. 具备领域专业知识：能够将专业知识转化为有效的提示词
3. 掌握系统化方法论：运用CO-STAR等框架设计结构化提示
4. 持续优化迭代能力：根据输出结果不断调整提示策略

他们掌握着打开AI潜力的钥匙，是连接人类需求和AI能力的桥梁。

8.2 大模型应用的黄金公式

成功的大模型应用遵循一个简单但强大的公式：

$\text{AI效能}=\text{清晰需求}\times \text{结构化提示}\times \text{反复迭代}$

清晰需求：明确知道自己想要什么，能够具体描述目标和约束条件。

结构化提示：使用CO-STAR等框架，系统地组织提示词的各个要素。

反复迭代：通过多轮对话不断细化和优化，逐步逼近理想结果。

这个公式告诉我们：AI不是魔法，而是需要正确引导的强大工具。投入在提示词设计上的时间，会以数倍的效率提升回报给你。

8.3 从工具使用者到AI指挥者

传统的工具使用是"我执行，工具辅助"的模式。而在AI时代，这个模式正在转变为"我指挥，AI执行"：

传统模式：

人类：手动收集数据 → 手动分析 → 手动撰写报告
工具：提供计算、绘图等基础功能

AI协作模式：

人类：定义目标 → 设计提示词 → 审核优化
AI：自动收集信息 → 自动分析 → 自动生成报告

这种转变要求我们培养新的能力：

• 抽象思维：将复杂任务分解为清晰的指令
• 提示设计：用语言精确描述需求和约束
• 质量把控：快速判断AI输出的质量并提出改进方向
• 创造性整合：将AI的多次输出整合为最终方案

8.4 大语言模型的社会影响

大语言模型正在深刻改变我们的工作和生活：

**教育领域：**个性化AI导师能够为每个学生提供定制化的学习方案和即时反馈。

**医疗领域：**AI辅助诊断系统帮助医生更快速准确地分析病情，但最终决策仍由人类医生做出。

**创意产业：**设计师、作家、艺术家将AI作为创意伙伴，突破传统思维局限，探索新的表达方式。

**企业管理：**AI驱动的决策支持系统能够分析海量数据，为管理者提供洞察，但战略方向仍需人类智慧。

总结

大语言模型的涌现能力开启了人工智能的新纪元，而提示词工程正是释放这一能力的关键，俗称大模型咒语。通过系统地学习和应用本文介绍的方法论：

1. 理解涌现能力的本质：认识到大语言模型不仅是工具，更是压缩的世界知识库
2. 掌握CO-STAR框架：结构化地设计提示词，覆盖上下文、目标、风格、语气、受众和响应格式
3. 灵活运用学习范式：根据任务特点选择Zero-shot、Few-shot或思维链提示
4. 精细调节生成参数：理解温度、Top-P、Top-K等参数的作用，针对不同任务优化配置
5. 遵循优化原则：拒绝模糊、提供上下文、使用示例、迭代改进、善用约束、角色扮演

记住这个公式：

$\boxed{\text{清晰需求}+\text{结构化提示}+\text{反复迭代}=\text{让AI成为你的超级大脑}}$

未来属于那些能够有效与AI协作的人。不是AI会取代人类，而是会使用AI的人会取代不会使用AI的人。提示词工程不仅是一项技术技能，更是一种新的思维方式，它要求我们学会从AI的视角理解问题，用精确的语言表达需求，在人机对话中不断优化方案。

作者提示词文章

想要深入学习提示词工程，欢迎阅读以下系列文章：

• 大模型提示词Prompt工程：1-万能公式-完整指南
• 大模型提示词Prompt工程：2-全攻略+最佳实践框架+原理解析+实战案例库+七招要诀
• 大模型提示词Prompt工程：3-思维链+思维树+思维图+原理解释+适用场景+最佳实践案例库

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关于作者

资深大模型算法工程师，最早一批做大模型算法相关的，专注于大语言模型应用与优化，致力于让更多同学、同仁快速学习提升大模型相关技术。