提示在溝通和引導大型語言模型 （LLM） AI 的行為方面扮演重要角色。 它們可作為使用者所提供的輸入或查詢，以從模型產生特定回應。
提示的微妙之處
有效的提示設計對於使用 LLM AI 模型達成所需成果至關重要。 提示工程，也稱為提示設計，是一個新興領域，需要創造力和關注細節。 它牽涉到選取正確的單字、片語、符號和格式，以引導模型產生高品質和相關文字。
如果您已試驗 ChatGPT，您可以看到模型的行為如何根據您提供的輸入而大幅變更。 例如，下列提示會產生非常不同的輸出：
Please give me the history of humans.
Please give me the history of humans in 3 sentences.
第一個提示會產生長報表，而第二個提示會產生簡潔的回應。 如果您要建置空間有限的UI，第二個提示會更適合您的需求。 只要在提示詞中加入更多細節，就能進一步細緻化其行為表現，但也可能矯枉過正，反而產生不相關的輸出。 身為提示工程師，您必須找出特定性和相關性之間的正確平衡。
當您直接使用 LLM 模型時，您也可以使用其他控件來影響模型的行為。 例如，您可以使用 temperature 參數來控制模型的輸出隨機性。 其他參數，例如 top-k、top-p、頻率懲罰，以及存在懲罰也會影響模型的行為。
提示工程：一種新興職業
由於可控制的程度很高，提示工程對任何使用 LLM AI 模型工作的人來說，都是一項關鍵技能。 當更多組織採用 LLM AI 模型將工作自動化並提高生產力時，這也是一項高需求技能。 優秀的提示工程師能透過設計可產生所需輸出的提示，協助組織充分運用其 LLM AI 模型。
成為精通 語意核心 的優秀提示工程師
語意核心是提示工程的寶貴工具，因為它可讓您使用通用介面，在多個不同模型中試驗不同的提示和參數。 這可讓您快速比較不同模型和參數的輸出，並反覆運算提示以達到所需的結果。
一旦您熟悉提示工程，您也可以使用 語意核心 將技能套用至真實世界的案例。 藉由結合提示與原生函式和連接器，您可以建置功能強大的 AI 應用程式。
最後，藉由深入整合 Visual Studio Code，語意核心 也可讓您輕鬆地將提示工程整合到現有的開發程式。
- 直接在慣用的程式碼編輯器中建立提示。
- 使用你現有的測試框架為它們撰寫測試。
- 然後使用現有的 CI/CD 管線將其部署至生產環境。
提示工程的其他秘訣
成為一名熟練的提示詞工程師，需要兼具技術知識、創造力和不斷嘗試的精神。 以下是一些能幫助你精進提示工程的技巧：
- 瞭解 LLM AI 模型： 深入瞭解 LLM AI 模型的運作方式，包括其架構、定型流程和行為。
- 領域知識： 取得領域特定知識，以設計符合所需輸出和工作的提示。
- 測試： 探索不同的參數和設定，以微調提示，並優化模型針對特定工作或領域的行為。
- 回饋與迭代： 持續分析模型產生的輸出，並根據使用者回饋反覆調整提示詞，以提升其品質與相關性。
- 掌握最新動態： 緊跟提示詞工程技術、研究和最佳實務的最新進展，以提升您的技能，並在這個領域保持領先。
提示工程是一個動態且不斷演進的領域，熟練的提示工程師在有效運用 LLM AI 模型的功能方面扮演了重要角色。