
写好 Prompt 仍是2025 年 AI 时代的超能力
写好 Prompt 仍是2025 年 AI 时代的超能力Prompt 为什么重要
Prompt 为什么重要
一直以来,学术与实际产品的 Prompt 完全脱节,真实场景下,很多产品都聚焦情感陪伴,文案生成等开放任务里。而学术上这些任务没有明确的指标,无法量化也就没办法被比较,于是绝大部分的 Prompt 优化工作都聚焦在“刷榜”,例如怎么提升一个模型的代码/数学能力。我们今天跑的项目叫 SPO,具体什么意思并不重要,重要的是它把之前的所有问题全部解决了。
在人工智能快速发展的今天,提示工程(Prompt Engineering)已经成为AI应用开发中不可或缺的环节。然而,当我们需要生成适应不同场景的情感文本时,传统的单一目标提示优化方法往往显得力不从心。
在大语言模型(LLM)蓬勃发展的今天,提示词工程(Prompt Engineering)已经成为AI应用开发中不可或缺的关键环节。
很多研究已表明,像 ChatGPT 这样的大型语言模型(LLM)容易受到越狱攻击。很多教程告诉我们,一些特殊的 Prompt 可以欺骗 LLM 生成一些规则内不允许的内容,甚至是有害内容(例如 bomb 制造说明)。这种方法被称为「大模型越狱」。
这是我在11月 Prompt Engineering Conference北京场的演讲稿。这篇文章花了我非常多的心血和时间,全文大约1.3万字。祝你阅读愉快。
只是一次让 AI 尝试改写《大闹天宫》的尝试,但核心的理念是,在当下,我们书写 prompt 的方式,以及我们如何与 AI 打交道的方式。
本文主要介绍prompt engineering的多种方法
每个神级 Prompt 都是一款产品,更代表了一种思想。
对于 LLM 从业者来说,让 LLM 落地应用并发挥作用需要手动构建并反复调试 Agentic Workflow,这无疑是个繁琐过程,一遍遍修改相似的代码,调试 prompt,手动执行测试并观察效果,并且换个 LLM 可能就会失效,有高昂的人力成本。许多公司甚至专职招聘 Prompt Engineer 来完成这一工作。