提升大型语言模型性能：礼貌性在提示中的作用
llmtrend 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。
prompt
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。
什么是COT（Chain of Thought Prompting）
COT技术是一种自然语言处理（NLP）领域的创新方法，旨在通过引导AI系统逐步思考问题的过程，从而提高其推理能力。在Wei等人（2022）的研究中，首次提出了COT提示的概念，即通过中间推理步骤实现复杂推理能力,这种方法模仿了人类的解题方式.
七种高级提示工程（prompt engineering）技巧，解锁LLM的潜力
高级提示工程技巧为从大型语言模型中提取最大价值提供了强大的框架。通过仔细构建提示，包括迭代推理、逐步分析以及反馈循环，用户可以成为更有效的用户，即使面对最复杂的查询，也能从模型中获取详细、准确且可操作的响应。这些技巧不仅提高了模型的准确性，还增强了用户对答案的信任度和满意度。
Prompt Engineering 技巧深度剖析
十种关键的Prompt Engineering 技术，包括零样本提示、少样本提示、系统提示、角色提示、上下文提示、回溯提示、思维链提示、自我一致性提示、思想树提示以及推理与行动提示等。这些技术各具特色，适用于不同类型的任务和场景。
什么是提示词工程（llm prompt engineering）
提示词工程，简而言之，是指对输入给大模型（LLM）的查询进行精细化和优化，以提高其准确性和性能的过程。这一过程类似于烹饪：你可以选择使用现成的蛋糕混合料，只需添加油、鸡蛋和水即可；但你也可以从零开始，挑选独特的原料来定制一款符合朋友口味的蛋糕。