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原標(biāo)題：密蘇里大學(xué)許東：大模型時代，Prompt 為生物信息學(xué)研究帶來新動力丨IJAIRR
關(guān)鍵字：模型,提示,信息學(xué),生物,報告
文章來源：AI科技評論
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在生物信息學(xué)領(lǐng)域，Prompt不再是煉金術(shù)。作者丨陳鷺伊
編輯丨岑峰
自ChatGPT在2022年橫空出世，人工智能領(lǐng)域便迎來了一場新的。大語言模型（LLMs）以其卓越的文本處理能力，迅速成為研究者和開發(fā)者的新寵。隨著這些模型的崛起，如何與它們有效交互的問題也日益凸顯，提示詞（Prompt）的概念逐漸成為研究的熱點。
但什么是提示詞？在早期的計算機交互中，提示詞是指在提示符（如MS Dos的C:>或Python的>>>）左側(cè)，用戶輸入以激發(fā)系統(tǒng)做出響應(yīng)的指令。而在大模型的語境中，提示詞則是一種引導(dǎo)性的語句或問題，它猶如魔法咒語，激發(fā)著大語言模型的潛能，引導(dǎo)它們按照我們的指令生成文本、回答問題或執(zhí)行任務(wù)。
在與大語言模型的互動中，提示詞就像是一把打開知識寶庫的鑰匙。它不僅是一座溝通的橋梁，更是挖掘語言模型深層潛力的工具。ChatGPT的創(chuàng)始人Sam Altman將提示詞工程（Prompt Engineering）視為一種用自然語言編程的黑科技，認(rèn)為這是一種能夠帶來高回報的技能。
能否讓ChatGPT或其他大語言模型給出滿意的答案，很大程度上取決于你如何巧妙地使用提示詞。隨著人工智能生

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