小白学大模型：提示词优化指南

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大型语言模型（LLMs）在各个行业中解锁了变革性的能力，使用户能够利用尖端的自然语言处理技术进行多样化的应用。然而，这些强大的AI系统的便利性是有代价的——字面意义上的。随着LLMs变得更加普及，它们的计算成本和延迟可能会迅速上升，给预算带来压力并影响性能。 但是，如果你能在不牺牲结果的情况下减少LLM的支出和延迟呢？解决方案在于简化你的提示，这些文本输入用于指导语言模型。通过优化提示词的使用并制作简洁而有效的提示，我们可以在不牺牲准确性的情况下最大化效率。 unset unset 大模型基础：令牌（tokens） unset unset 令牌是语言模型的输入和输出的基本单位。它们代表单个单词、标点符号，甚至是模型识别和处理的子词单元（如前缀或后缀）。当你向LLM提供输入提示时，它会被分词化——分解成单独的令牌——然后由模 ………………………………