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* '''标题'''：Prompt Design and Engineering: Introduction and Advanced Methods
* '''中文标题'''：提示设计与工程：介绍和高级方法
* '''发布日期'''：2024-01-24 06:20:18+00:00
* '''作者'''：Xavier Amatriain
* '''分类'''：cs.SE, cs.LG
*'''原文链接'''：http://arxiv.org/abs/2401.14423v4
'''摘要'''：提示设计和工程已迅速成为最大化大型语言模型潜力的关键。在本文中，我们介绍了核心概念，如链式思考和反思等高级技术，以及构建基于LLM的代理的原则。最后，我们提供了提示工程师的工具调查。

== 问题与动机 ==
作者面对的研究问题包括：
* 如何设计有效的[[提示（prompt）]]来最大化[[大型语言模型（LLMs）]]的潜力？
* 如何通过高级提示技术如“[[思维链（Chain-of-Thought）]]”和“[[反思（Reflection）]]”提升LLMs的性能？
* 如何构建基于LLMs的[[智能代理]]，并理解其背后的原理？
* 如何通过工具来支持[[提示工程师]]的工作？
* LLMs在处理复杂问题时存在哪些限制，如何通过高级提示设计技巧来克服这些限制？
* 如何通过自动化的[[提示工程（APE）]]提高提示设计的效率和准确性？
* 如何利用[[检索增强生成（RAG）]]技术来扩展LLMs，以访问实时或特定领域的信息？
* 如何通过工具和框架来增强LLMs的功能和应用范围？