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不会写 prompt 的看过来。

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去年 11 月 8 日，新加坡政府科技局（GovTech）组织举办了首届 GPT-4 提示工程（Prompt Engineering）竞赛。数据科学家 Sheila Teo 最终夺冠，成为最终的提示女王（Prompt Queen）。

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当下，如果我们希望通过 ChatGPT 得到有用的信息，就必须知道如何向它发出清晰的指令。为了指导用户写一个好的 prompt，OpenAI 官方曾上线了 Prompt engineering，谷歌和微软也有类似的动作。

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人类设计 prompt 的效率其实很低，效果也不如 AI 模型自己优化。2022 年底，ChatGPT 上线，同时引爆了一个新的名词：提示工程（Prompt Engineering）。

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近年来，大语言模型（LLMs）由于其通用的问题处理能力而引起了大量的关注。现有研究表明，适当的提示设计（prompt enginerring），例如思维链（Chain-of-Thoughts），可以解锁 LLM 在不同领域的强大能力。

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无论是 Google 翻译、DeepL 翻译还是 ChatGPT，翻译大段英文的时候，“机翻感”（机器翻译的感觉）都很强，一看就是机器翻译的，很生硬，但是自己手动润色又太费时间。

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随着大型语言模型（LLM）技术日渐成熟，提示工程（Prompt Engineering）变得越来越重要。一些研究机构发布了 LLM 提示工程指南，包括微软、OpenAI 等等。

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不会，prompt engineering 仍然是一个基本技能。GPTs 就是一个简化版的 Agent，这段提示词就是你能用来控制这个 Agent 最重要指令。

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作为连接人类与大模型的桥梁，大模型对 「Prompt (提示词)」 究竟有多敏感？同样的prompt，可能写错个单词、写法不一样，都会出现不一样的结果。

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12 月 15 日-12 月 17 日，由 Founder Park、飞桨、文心大模型联合主办的 AGI Hackathon 经过两天的创新开发和第三日的路演，目前已全部结束。