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原標題：萬字長文總結提示詞技巧！新加坡首屆GPT-4提示工程大賽冠軍最新分享
關鍵字：報告,提示,數據,任務,系統
文章來源：新智元
內容字數：20840字

內容摘要：

新智元報道編輯：Henry 喬楊
【新智元導讀】提示工程已經成為了熱門話題，無論是CO-STAR框架構建提示詞，使用分隔符將提示詞分段，使用LLM護欄創建系統提示，還是僅使用LLM（無需插件或代碼）分析數據集，用戶都將擁有全新的使用體驗。新加坡（GovTech）舉辦了首屆GPT-4提示工程競賽，Sheila Teo很幸運地取得了勝利。
提示工程是一門融合了藝術和科學的學科——它既是對技術的理解，也包含創造力和戰略思維。
這次她和我們分享了她在學習過程中學到的提示工程策略，這些策略可以讓任何LLM都可以完全滿足用戶的需求，甚至做得更多！
其中1，2指的是適合初學者的提示技術，而3，4指的是高級策略：
1. 使用CO-STAR框架構建提示詞
2. 使用分隔符將提示詞分段
3. 使用LLM護欄創建系統提示符
4. 僅使用LLM（無需插件或代碼）分析數據集
1. 使用CO-STAR框架構建提示信息有效的提示結構對于從LLM那里獲取最佳回復至關重要。CO-STAR框架是新加坡科技部數據科學與人工智能團隊的心血結晶，是構建提示的便捷模板。
它考慮到了LLM回答的有效性和相關性的所有關鍵方面，

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作者簡介：智能+中國主平臺，致力于推動中國從互聯網+邁向智能+新紀元。重點關注人工智能、機器人等前沿領域發展，關注人機融合、人工智能和機器人對人類社會與文明進化的影響，領航中國新智能時代。