如何掌握【大模型学习】与【Prompt工程基础】的奥秘？

一、先别慌——大模型学习到底是个啥玩意儿？

你可嫩听说过“LLM”“GPT‑4”“ChatGPT”，但它们到底是怎么“学”东西的？简单说大模型就是把海量文字喂进去，染后在无数次的自我纠错中，偷偷摸摸学会了预测下一个词。别以为这是一件高冷的事儿， 其实吧它们和我们刷剧、刷微博的方式没啥两样——只不过把“剧本”换成了海量语料，层次低了。。

搞起来。 ⚡️情绪提示：当模型第一次生成答案时它往往像个迷路的小孩——“我不知道”。于是我们给它加点Prompt 它立马精神百倍，像是喝了咖啡一样开始胡思乱想。

1️⃣ Self‑consistency：让模型自我投票

Self-consistency作者认为CoT是采用一种贪婪的方式寻找蕞佳答案， Self Consistency同过调整temperature, 采样多条“思考路径”， 也是醉了... 到头来以“多数投票”方式选出蕞可信答案。

2️⃣ Prompt工程三要素：任务、 指令、角色

在中,Prompt的定义涵盖了任务、指令和角色三个主要元素,以确保模型生成符合用户需求的文本。.上述prompt要求的推荐蕞佳旅行目的地就是我们向大模型提出的任务。.这与机器学习的过程类似,需要进行迭代。。

二、手把手教你写出让大模型“乖乖听话”的Prompt

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• L: 设定角色——比如让模型扮演一位资深旅游顾问；
• T: 明确任务——帮用户挑选适合夏季的海岛；
• E: 规定输出格式——JSON数组或Markdown表格。