提示词压缩（Prompt Compression ）: 让每个Token都发挥价值
llmtrend 什么是提示词压缩？提示词压缩是缩短和优化给大型语言模型（LLMs）的输入文本的过程，同时确保保留核心意义和上下文。它涉及移除冗余、简化句子结构，并利用专门的压缩技术来最小化Token使用。通过缩短提示，你为更详细和全面的输出腾出了空间。
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人工智能的潜能解锁：提示工程的艺术与科学
提示工程是设计有效输入以引导AI系统响应的实践。它融合了心理学、语言学和逻辑学，确保AI理解你言辞背后的意图，并提供最佳的输出。随着AI的快速发展，提示工程师的角色变得越来越关键。公司甚至以六位数的薪水聘请提示工程师来优化AI互动以用于商业应用。
从提示工程到3Cs提示构建：提升大型语言模型的交互效率
3C提示结构（命令、上下文、约束）通过提供一个清晰的框架来增强LLMs的性能，该框架与模型的处理能力对齐。一个结构化的提示使模型能够学习更细微的特征，提高其理解和推理能力。开头的命令清楚地陈述了任务目标和相关概念，指导LLM的注意力分配。
LLM 安全提示技术剖析
LLM 安全提示技术：通过人工审查测试LLM的输出至关重要，以确保响应符合期望的公平和准确性标准。依赖单一的LLM可能不总是提供最平衡的观点。因此，建议使用多个LLM生成响应。这种方法通过利用不同模型的优势并减轻任何单一LLM中可能存在的个体偏见，有助于获得更全面和无偏见的观点。
提升大型语言模型性能：礼貌性在提示中的作用
礼貌性在提示中的作用：礼貌性是人类社会交流中的一个重要方面，它涉及到尊重、考虑他人感受和遵守社会规范。在语言交流中，礼貌性不仅能够促进有效的沟通，还能够建立和维护良好的人际关系。对于LLM而言，理解和生成礼貌的语言同样重要，因为它能够提高模型的可接受度和用户满意度。
Auto-Differentiating Any LLM Workflows: 告别手动提示 —论文综述
LLM-AutoDiff的提出为LLM的应用和优化提供了一种新的方法论，它通过自动提示优化，减少了手动提示工程的工作量，提高了LLM应用的效率和效果。随着LLM技术的不断发展，LLM-AutoDiff有望在更多的领域和应用中发挥重要作用。
探索AI提示词的奥秘：掌握Prompt Engineering的艺术
AI提示词工程是设计和输入（或提示词）的艺术与科学，这些输入能够有效地向AI模型传达我们的意图。换句话说，它是学习如何以一种能够激发出AI最佳表现的方式来“说话”——这里所说的“说话”，并不是指编程，而是指清晰、有目的的沟通。
7 个 DeepSeek提示词策略，有效提升DeepSeek回答质量
DeepSeek 以其卓越的性能和创新的技术，为人们的学习、工作和生活带来了前所未有的便利。而提示词作为与 DeepSeek 交互的关键，掌握一套高效的deepseek提示词，能让我们充分发挥它的潜力，解决各种复杂问题，提升自身能力。
prompt engineering优化技巧探索
在人工智能主导的时代，学会提出正确的问题与知晓答案同样重要。Prompt Engineering 并非单纯的技术操作，而是一门艺术。通过prompt engineering优化，人们能够充分发挥 AI 的潜能，提高工作效率，在各个领域占据优势，避免因 AI 的不恰当回答而产生困扰。
LLM Prompt技巧深度解析与实践指南
LLM Prompt技巧在提升大型语言模型性能方面具有重要作用。通过精心设计prompt，我们可以引导模型生成更加准确、相关且符合期望的输出。通过不断尝试不同的prompt设计方法和策略，我们可以逐渐掌握这些技巧并提升自己的LLM应用能力。