掌握提示工程：开源终极指南

人工智能领域日新月异，大型语言模型（LLM）更是其中的创新前沿。然而，要真正发挥这些模型的潜力，往往离不开一项至关重要却常被忽视的技能：提示工程。DAIR.AI 意识到这一日益增长的需求，因此开发并开源了一份权威的《提示工程指南》，这份综合性资源旨在赋能新手和资深从业者。

这份指南可在 GitHub 和其专属的网页平台 (promptingguide.ai) 上查阅，它是一个不断更新的知识库。内容涵盖从提示设计的基本原理到各种高级技术，例如零样本和少样本提示、思维链、检索增强生成 (RAG)、思维树 (ToT)，以及自动推理与工具使用 (ART) 等。无论您是希望提高 LLM 在复杂任务上的性能的研究人员，还是旨在设计稳健提示技术的开发人员，这份指南都能为您提供必要的理论理解和实践范例。

DAIR.AI 的《提示工程指南》不仅限于简单解释，它还提供了：

• 丰富模块：详细讲解 LLM 设置、提示元素、一般设计技巧和具体示例。
• 高级技术：深入探讨前沿的提示方法。
• 实际应用：涵盖数据生成、代码编写、模型评估等方面的案例研究。
• 模型专属指导：提供关于如何提示 ChatGPT、GPT-4、Llama、Mixtral 和 Gemini 等热门 LLM 的见解。
• 风险与滥用分析：讨论对抗性提示、事实性和偏见问题。
• 学术资源：链接相关论文、讲座以及包含可执行代码的 Jupyter Notebook。
• 社区参与：在 Discord、Twitter 和 YouTube 上积极运营，营造活跃的学习氛围。

截至 2024 年 1 月，这份指南已吸引超过 300 万学习者，迅速成为所有 AI 从业者的必备工具。它反映了人们对 LLM 开发的浓厚兴趣，并为掌握提示工程技能提供了一条结构化的路径。该项目拥有强大的社区支持并持续更新，确保用户能够获取该领域的最新进展和最佳实践。此外，它还支持 13 种语言，进一步扩大了其全球影响力。

对于寻求系统学习的人士，DAIR.AI 学院还提供自定进度的提示工程课程，以量身定制的教育内容作为开源指南的补充。《提示工程指南》的成功，印证了开源协作在加速 AI 教育和实际应用方面的强大力量。