提示工程指南

在大型语言模型（LLM）的时代，基于大型语言模型的智能Agen在过去一年中取得了显著进展。 本文主要介绍基于大型语言模型的智能Agent，包括起源、发展历程、架构、应用、并给出实现demo

本篇文章主要介绍思维链（Chain-of-Thought，CoT）的基础知识和基础的使用方法。首先讲明了CoT的基础概念与适用范围，然后讲了CoT的分类与区别，最后分析了CoT的实验效果

本文探讨了构建高效提示以优化大型语言模型（LLM）交互的策略。文章说明了四种技巧：迭代设计过程、指令的清晰性、提示的具体与简洁性，以及避免模糊性的重要性。

本文详解了在使用LLM的API时，所需要输入的各个超参数的意义，如温度（Temperature）、顶部概率（Top P），频率惩罚、存在惩罚等

提升你的AI模型性能！最新研究揭示，通过巧妙的少次提示和校准技术，即使是大型语言模型也能实现惊人准确度。掌握这些技巧，让你的计算机模型在情感分析等任务上的表现从平庸跃升至顶尖水平！

上一篇博客已经讲解了zero-shot和few-shot提示，在few-shot提示中，需要给模型一些与所问问题相关的示例，那么什么样的示例能够最大化的激发模型的能力呢？