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新加坡举办了首届GPT-4提示工程竞赛，Sheila Teo取得了冠军，我们来学习借鉴她采用的三项提示技巧： 使用CO-STAR框架构建提示词 2.使用分隔符将提示词分段 3.使用LLM系统提示

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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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本文基于数势科技创始人&CEO黎科峰博士，百川智能联合创始人焦可，腾讯研究院副院长刘琼，蓝驰创投投资合伙人、TGO鲲鹏会学员石建平以及实在智能联合创始人、CMO张俊九等五位行业大咖在InfoQ主办的QCon全球软件开发大会的圆桌讨论整理。

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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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Karpathy力推代码生成任务增强流程，让GPT-4在CodeContests从19%提升到44%，不用微调不用新数据集训练，让大模型代码能力大幅提升。

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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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OpenAI最近官方放出了自己的提示工程指南，从大模型小白到开发者，都可以从中消化出不少营养。看看全世界最懂大模型的人，是怎么写提示词的。

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大模型的效果好不好，有时候对齐调优很关键。但近来很多研究开始探索无微调的方法，艾伦人工智能研究所和华盛顿大学的研究者用「免调优」对齐新方法超越了使用监督调优（SFT）和人类反馈强化学习（RLHF）的 LLM 性能。