提示词是大模型（LLM）的核心概念之一，提示词的效果在很大程度上决定了大模型输出质量的好坏。然而，很多人对如何提升提示词的效果缺乏了解。有时候即使复制了网上的大神提示词，也没有获得想要的结果。
提示词虽然重要，却也并非万能。一个高质量的大模型输出，其实是由 “大模型能力 + 任务具体要求 + 提示词写法” 这三个因素共同决定的。
1. 大模型本身能力
我在3分钟学习大模型（LLM）基础 - 1 | 大语言模型是什么文中提到“大模型的本质是通过大量数据统计得出的数学公式”。因此，统计的数据（训练数据）和数学公式的复杂程度（参数量）决定了大模型的能力上限。
如果使用的大模型本身能力很弱，提示词无论怎么优化能难以产生好的效果。这要求我们：
- 💡了解使用的模型：使用的大模型是超强功能的通用型，或是轻量级的简化快速版？模型用于处理什么类型（文字、图片、视频等）的文本？
- 🔧及时跟进新模型：对于复杂逻辑的任务，最好使用最先进的大模型。（一般为大型科技公司最新推出的大模型）
2. 任务的具体要求
很多人给大模型发任务的时候都忽略了一点：不同任务的难度往往差别很大。
当你让大模型“写一首诗”，不需要多么精美的提示词也能得到不错的答案；当你让大模型“写一段控制机器人移动的代码”，往往需要和大模型进行多轮讨论才有机会实现；当你让大模型“预测彩票中奖号码”，提示词再怎么大神也不会有用。
就像很多其它行业一样，对于复杂的任务，需要将一个大目标拆分成多个小型的步骤和模块。这样才能让AI专注于每一个重要的环节，保证复杂任务的处理质量。
3. 提示词写法
在大模型足够强大、任务可执行的前提下，提示词的写法是完全由用户掌握、对提示词效果影响最大的变量。
我在3分钟教你写好用的提示词（Prompt） - 1 | 提示词的本质文中提到“提示词是用户向AI发出需求的个人表达”。如何简明、清晰、完整地表达需求，是高质量提示词写法的核心。
清晰 > 礼貌：
无需对大模型使用“请” “谢谢”等无信息量的礼貌用语。不仅浪费Token，还可能造成意外的干扰，完全负作用行为。直接对大模型下达指令即可。
添加约束条件：
使用“禁止XX” “必须XX” 等表达，对大模型自动发散的能力加以限制，同时是一种更明确表达需求的方式。例子如下：
写一篇关于火星的文章，禁止使用形容词，必须包含3个数据表格
结构化输入：
使用结构化提示词语法(分隔符、Markdown、示例等)进行输入，有助于大模型降低理解成本。
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