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awesome-gpt-prompt-engineering学习资料汇总 - GPT提示工程实用指南

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awesome-gpt-prompt-engineering学习资料汇总 - GPT提示工程实用指南

GPT提示工程(Prompt Engineering)是一门新兴的技能,对于充分发挥大语言模型的潜力至关重要。本文整理了GitHub上awesome-gpt-prompt-engineering项目中的核心资源,为想要入门和提升提示工程能力的读者提供一份全面的学习资料索引。

1. 学习路线图

如果你想系统地学习提示工程,可以参考Prompt Engineering Roadmap。这份路线图详细列出了学习的各个阶段和重点内容,是一份很好的学习指南。

2. 入门教程

对于初学者,以下是一些优质的入门教程:

3. 提示技巧

掌握各种提示技巧可以让你更好地控制模型输出:

  • Few-shot Learning - 通过提供少量示例来指导模型
  • Chain of Thought - 鼓励模型解释推理过程
  • Tree of Thoughts - 通过树状结构组织思考过程
  • Multi-persona Collaboration - 让模型扮演多个角色进行协作

4. 提示集合

这些提示集合可以为你提供灵感:

5. 相关论文

阅读相关论文可以加深你对提示工程的理解:

6. 工具和平台

这些工具可以帮助你更高效地进行提示工程:

7. 安全性考虑

在使用LLM时,需要注意提示注入等安全问题:

结语

提示工程是一个快速发展的领域,本文列出的资源只是冰山一角。希望这份汇总能为你的学习提供一个良好的起点。随着实践的深入,你会发现提示工程既是一门科学,也是一门艺术。祝你在这个激动人心的领域中有所收获!

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