如果你已深入探索过ChatGPT、Microsoft Copilot、风变AI等前沿的生成式AI工具，那么你对“prompt”（提示词）这一核心概念一定有自己的认知。

作为连接你与AI创意源泉的桥梁，“prompt”不仅是触发无限想象的钥匙，更是塑造AI输出内容品质的灵魂所在。

然而，在享受AI带来的无限创意与便利之时，如何精心雕琢一条既能让庞大模型轻松领悟，又能确保其精准执行的“prompt”，已成为每位AI探索者面前的一道必答题。

**优化“prompt”确实是一项既具挑战性又充满策略性的任务。**用户不仅需精准捕捉问题的精髓，提炼出直击要害的关键词，确保信息的清晰传达，还需细心考量模型的理解阈限与执行效能，避免冗余或模棱两可的表述成为交流的障碍。

更为微妙的是，不同的大型语言模型（LLM）都拥有其独特的“语言偏好”与理解深度。有的模型对结构化数据情有独钟，能够迅速解析并精准反馈；而另一些则偏好沉浸于自然语言的细腻描绘中，寻找灵感的火花。因此，用户需深入理解并适应不同模型的个性特征，这无疑增加了“ prompt ”编写的难度。

因此，为提高效率，研究人员专注于研究不同生成式AI模型的提示词，成功发现了有效引导和优化这些大型模型工作的策略，即“驯服”大模型的方法。

26 条提示词原则

让回答质量提升 45%

在研究论文“Principled Instructions Are All You Need for Questioning LLaMA-1/2，GPT-3.5/4”中，穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学的研究团队针对大语言模型提示词优化进行了深入研究，测试了26种激励策略，并评估了它们的准确性。研究发现，所有策略均能有效运作，且部分策略显著提升了大模型回答质量，最高达45%。

以下是这 26 条原则的完整总结：

**1、简洁明确：**研究人员指出，与LLM交互时，无需多余的礼貌用语。直接、清晰地提出问题是关键。例如：“描述人体细胞的结构。”这样的提示既直接又明确，有助于模型迅速准确地给出答案。

2、考虑受众**：**最好在提示中明确指出预期的受众类型，例如老人或 5 岁儿童。你可以这样问：针对一个10岁的儿童，如何从深圳宝安机场乘坐飞机前往上海虹桥机场。

**3、分解复杂任务：**将复杂的任务拆解为一系列清晰、具体的提示，让模型能够逐步深入并准确理解。以数学表达式简化为例：“P1：将负号分配给以下等式的括号内的每个项：2x +3 y-（4x -5 y）；P2：分别组合“x”和“y”的类似项；P3：提供合并后的简化表达式。”

**4、使用肯定性指令：**请采用如“做”或“执行”这样的正面指导词汇，代替“请勿”或“不要做”这样的否定性表达。

**5、寻求解释：**当寻求对某一概念或问题的深入理解时，有效方法是直接提出要求，用最简单明了的语言进行解释。比如，可以直接说：“为了更好地理解，请用初学者的角度和最简单的语言为我讲解。”这样的请求直接且高效，有助于快速获得清晰透彻的解答。

**6、激励策略：**在提问时，不妨采用一种激励策略，即通过承诺给予奖励来激发模型或回答者提供更为优质的答案。具体做法是在提问的末尾明确表达这一意愿，例如：“为了获得更加出色的解决方案，我将为满意的答案提供xxx小费作为感谢。”这样的做法能够有效提升回答的积极性与质量。

**7、示例驱动：**为了精准引导模型生成符合期望的输出格式，在请求时，可以直接提供一个具体的示例，作为模型生成内容的模板或指南。比如，当希望将某段文字优化为邮件回复的形式时，可以这样表达：“请参照以下示例，将这段文字转换为正式且礼貌的邮件回复格式进行优化。”

**8、格式化提示词：**为了提升大模型处理复杂任务时的准确性和效率，可以使用高度结构化的指令格式。通过精心设计的分隔符，如“#Instruction#”、“#Example#”和“#Question#”，可以清晰地划分出说明、示例、问题及上下文等关键部分，使模型更容易理解和执行。

**9、明确角色：**在提示中为模型分配一个明确的角色或任务。如：“你是一位科普讲解员，任务是向一位朋友解释臭氧的奥秘。在这个过程中，你必须运用简单易懂的语言，避免使用复杂的科学术语，以确保对方能够轻松理解并掌握这一自然现象。”

**10、遵守规则：**明确指出模型必须遵循的规则或关键词。如：“你是一位科普讲解员，任务是向一位朋友解释臭氧的奥秘。如果你不使用简单的语言，你将受到惩罚。”

**11、自然语言回答：**要求模型以自然、类似人类的方式回答问题。如：“写一段关于全民健身的文章，以自然、人性化的方式回答问题。”

**12、逐步思考：**使用引导性的词语，如“思考步骤”。示例：“编写一段 Python 代码，循环遍历 10 个数字并对它们求和。让我们一步一步地想。”

**13、无偏见：**确保答案无偏见，避免依赖刻板印象。如：“文化背景如何影响人们对心理健康的看法？确保你的回答是公正的，避免依赖刻板印象。”

**14、互动提问：**允许模型通过提问来获取必要的信息。如：“从现在开始，问我问题，直到你有足够的信息来创建一个个性化的国庆节新疆旅游攻略。”

**15、教学测试：**通过提供一个定理或问题的教学，并在最后进行测试。如：“教我[任何定理/主题/规则名称]，并在最后提供一个测试同时不要给予我答案，如果我得到了正确的答案，告诉我。”

**16、指定角色：**为LLM大模型分配一个特定的角色或身份。例如：“如果你是一位经济学家，你会如何回答：资本主义和社会主义经济制度之间的主要区别是什么？”

**17、使用分隔符：**在提示中使用分隔符来区分不同的部分。如：“撰写一篇有说服力的文章，讨论‘可再生能源’在减少温室气体排放方面的重要性。”

**18、重复关键词：**在提示中多次重复特定的单词或短语。例如：“进化作为一个概念，塑造了物种的发展。进化的主要驱动力是什么？进化如何影响现代人类？”

**19、输出引导：**在提示的结尾处提供期望输出的开头。例如：“描述牛顿第一运动定律背后的原理。说明：”

**20、详细说明：**要求模型提供详细的文本，包括所有必要的信息。例如：“写一个详细的段落给我关于苹果公司的演变，详细地添加所有必要的信息。”

**21、修改文本：**在不改变风格的情况下修改特定文本。例如：“尝试修改用户发送的每一条文本。你应该只提高用户的语法和词汇，并确保它听起来自然。你应该保持原来的写作风格，确保一个正式的段落保持正式。”

**22、代码生成：**对于涉及多个文件的复杂编码提示，生成可以自动创建或修改文件的脚本。例如：“从现在开始，每当你生成跨越多个文件的代码时，生成一个[编程语言]脚本，可以运行它来自动创建指定的文件，或者对现有文件进行更改以插入生成的代码。”

**23、继续文本：**使用特定的单词、短语或句子来启动或继续文本。例如：“我给你提供了一个奇幻故事的开头：“迷雾山脉隐藏着无人知晓的秘密。“根据提供的文字完成，保持一致。”

**24、明确要求：**清楚地陈述模型为了产生内容必须遵循的要求。例如：“为海滩度假创建一个打包清单，必需包括以下关键词‘防晒霜’、‘泳衣’和‘海滩毛巾’。”

**25、模仿样本：**如果希望生成的文本类似于提供的样本，则包括相应的指令。例如：“‘温柔的海浪向银色的沙滩低声诉说着古老的故事，每个故事都是过去时代的短暂记忆。’根据提供的文本使用相同的语言来描绘山与风的相互作用。”

**26、结合思维链：**将思维链（CoT）与少量示例提示结合起来。示例：“例 1：10 除以 2。首先取 10 除以 2，结果是 5。例 2：20 除以 4。首先取 20 除以 4，结果是 5。第一个问题：“30 除以 6。首先取 30 除以 6，结果呢？”

在研究人员看来，这些原则旨在帮助用户更好地设计和理解LLM的提示，从而提高模型响应的质量和相关性。

根据实验结果，**在所有规模的LLM上，26 条原则均能显著提升响应质量，特别是在大模型（如 GPT-4）上，这些原则带来的改进更为显著。**对于小规模和中等规模的模型，平均绝对准确性可以达到 10%至 40%，而对于大规模模型，准确率可以超过 40%。

但同时，研究还指出，尽管这些原则在大多数情况下有效，但在处理非常复杂或高度专业化的查询时，其效果可能会降低，“这取决于模型的推理能力和训练情况”。

AI文本工具

重塑沟通与创作未来

在数字化时代的浪潮中，AI正以不可阻挡之势渗透到社会经济的各个领域，其中，AI文本工具作为AI大模型的重要组成部分，正以其独特的优势深刻改变着我们的工作方式与行业生态。

高效性与自动化

AI文本工具能够迅速处理大量数据，自动完成文本生成、编辑、校对等工作，极大地提高了工作效率**。**无论是新闻稿件的撰写、产品描述的生成，还是法律文书的起草，AI都能在极短时间内完成高质量的任务，减轻了人力负担，让从业者有更多时间专注于创意和策略层面。

个性化与定制化

借助先进的自然语言处理技术，**AI文本工具能够精准理解用户需求，生成符合特定风格、语气和语境的文本内容。**这种个性化与定制化的能力，使得AI在营销、广告、客户服务等领域大放异彩，能够根据不同目标受众的特点，制定更具吸引力的沟通策略。

智能性与策略化

AI文本工具还能对已有文本进行深度分析，识别出关键词、主题、情感倾向等关键信息，**为内容的优化提供数据支持。**这种智能分析能力，有助于企业更好地了解市场动态、用户反馈，从而调整策略、优化产品，提升市场竞争力。

多语言支持

随着全球化的推进，多语言沟通成为企业拓展国际市场的必然要求。AI文本工具凭借其强大的语言处理能力，支持多种语言的翻译、校对和本地化服务，打破了语言障碍，促进了全球信息的自由流通。

—— AI对话大师

AI文本工具在行业上的应用日益广泛，它们通过智能化、自动化的方式，显著提升了工作效率，降低了人力成本，并在多个领域展现出了巨大的潜力。以下是AI文本工具在行业上的主要应用：

📚 媒体与出版业

在媒体与出版业，AI文本工具的应用主要体现在以下几个方面：

新闻稿撰写与编辑：AI能够根据用户输入的关键词或主题，自动生成新闻稿件，包括文章、报道等。同时，AI还能对已有文章进行摘要生成、内容提炼等编辑工作，提高新闻内容的生产效率和质量。

书籍内容创作与校对：AI文本工具可用于辅助书籍内容的创作，如自动生成章节概述、故事情节等。此外，AI还能对书籍内容进行校对，检查语法错误、拼写错误等，确保内容的准确性和规范性。

📷 广告与营销

在广告与营销领域，AI文本工具的应用极大地提升了广告文案的创作效率和个性化程度：

广告文案生成：AI能够根据品牌调性、目标受众特征等因素，自动生成符合要求的广告文案。这些文案不仅具有创意性，还能有效吸引目标受众的注意力。

个性化推荐：AI文本工具能够分析用户的浏览历史、购买记录等数据，为用户推荐个性化的广告内容，提高广告的点击率和转化率。

🎓 法律与金融

在法律与金融行业，AI文本工具的应用主要体现在合同模板生成、法律文书起草与审核、金融报告撰写等方面：

合同模板生成：AI能够根据不同类型的合同需求，自动生成符合法律规范的合同模板，减少人工起草合同的时间和成本。

法律文书起草与审核：AI文本工具能够辅助律师起草法律文书，如起诉书、答辩状等。同时，AI还能对法律文书进行智能审核，检查法律条款的准确性、完整性等。

金融报告撰写：AI能够根据金融数据，自动生成财务报表、投资分析报告等金融报告，为金融机构提供决策支持。

☎️ 客户服务

在客户服务领域，AI文本工具通过智能聊天机器人、自动回复系统等形式，为用户提供便捷、高效的咨询服务：

智能客服：AI文本工具能够模拟人类客服的对话方式，与用户进行自然语言交互，解答用户的问题，提供产品咨询、售后服务等支持。

情感分析：AI文本工具还能对用户的反馈进行情感分析，了解用户对产品或服务的满意度和意见，为企业改进产品和服务提供参考。

👩🏻‍🏫 教育与科研

在教育与科研领域，AI文本工具的应用也逐渐增多：

论文撰写与校对：AI文本工具能够辅助学者和学生撰写论文，提供论文摘要、引言、结论等部分的自动生成功能。同时，AI还能对论文进行智能校对，检查语法错误、引用格式等问题。

学术资源检索：AI文本工具能够分析用户的学术需求，从海量学术资源中检索出相关的文献、论文等，为学者提供便捷的学术支持。

综上所述，AI文本工具在媒体与出版业、广告与营销、法律与金融、客户服务以及教育与科研等多个领域都展现出了广泛的应用前景和巨大的潜力。

随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，AI文本工具将在未来发挥更加重要的作用，为各行各业带来更多的便利和创新。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

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一、大模型全套的学习路线

学习大型人工智能模型，如GPT-3、BERT或任何其他先进的神经网络模型，需要系统的方法和持续的努力。既然要系统的学习大模型，那么学习路线是必不可少的，下面的这份路线能帮助你快速梳理知识，形成自己的体系。

L1级别:AI大模型时代的华丽登场

L2级别：AI大模型API应用开发工程

L3级别：大模型应用架构进阶实践

L4级别：大模型微调与私有化部署

一般掌握到第四个级别，市场上大多数岗位都是可以胜任，但要还不是天花板，天花板级别要求更加严格，对于算法和实战是非常苛刻的。建议普通人掌握到L4级别即可。

今天只要你给我的文章点赞，我私藏的大模型学习资料一样免费共享给你们，来看看有哪些东西。

如何学习大模型 AI ？

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我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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一、全套AGI大模型学习路线

AI大模型时代的学习之旅：从基础到前沿，掌握人工智能的核心技能！

二、640套AI大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。

三、AI大模型经典PDF籍

随着人工智能技术的飞速发展，AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型，如GPT-3、BERT、XLNet等，以其强大的语言理解和生成能力，正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。

四、AI大模型商业化落地方案

作为普通人，入局大模型时代需要持续学习和实践，不断提高自己的技能和认知水平，同时也需要有责任感和伦理意识，为人工智能的健康发展贡献力量。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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