解锁LLM应用潜能：提示工程的39种方法与应用全解析！

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大型语言模型（LLMs）在许多不同的自然语言处理（NLP）任务上表现出了显著的性能。提示工程在提升LLMs已有能力方面发挥着关键作用，使其在各种NLP任务上取得了显著的性能提升。提示工程需要编写自然语言指令，即提示，以结构化的方式从LLMs中提取知识。与以往的最先进（SoTA）模型不同，提示工程不需要根据给定的NLP任务进行广泛的参数重新训练或微调，而是仅依赖于LLMs的内嵌知识。此外，LLMs的爱好者可以通过基本的自然语言对话交换或提示工程，智能地提取LLMs的知识，使得越来越多的人即使没有深厚的数学机器学习背景，也能与LLMs进行实验。随着提示工程在过去两年中越来越受欢迎，研究人员提出了许多围绕设计提示以提高从LLMs中提取信息准确性的工程技术。在本文中，我们总结了不同的提示技术，并将它们根据不同的NLP任务进行分类 ………………………………