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| 当今的人工智能领域，大模型如GPT和BERT已展现出卓越的性能，被广泛应用于多种语言处理任务。 然而，这些模型的中移智库训练成本极高，涉及昂贵的计算资源和大量的数据处理。 如何在不重新训练模型的前提下有效利用已有模型，成为了一个重要的研究和应用方向。 提示工程（Prompt Engineering）是一种通过设计精确的输入提示来最大化模型性能的技术，旨在通过优化输入的提示词影响模型输出，从而实现更精准的结果。 提示工程（Prompt Engineering）为我们提供了一种成本效率高且灵活的方法，通过按照一定方法和规则设计输入的提示词来引导模型输出，从而适应特定的应用场景和领域。 文章详细介绍了提示工程的原理及多种方法，如角色扮演和思维链，通过调整输入使模型更适应特定任务。 本文还探讨了提示工程与大模型结合的多种方式，包括多模型集成、动态提示调整、迁移学习等。 文末指出提示工程在模型输出评估、提示词保护以及医疗等低容忍行业的应用中面临挑战。
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