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由新加坡政府科技局（GovTech）组织的首届 GPT-4 提示工程大赛冠军 Sheila Teo 写的《我是如何夺冠新加坡首届 GPT-4 提示工程大赛的》
Sheila 总结了 4 种提示词技巧：
🔵 借助 CO-STAR 框架构建高效的提示
🔵 利用分隔符来分节构建提示
🔴 设计含有 LLM 保护机制的系统级提示
🔴…
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由新加坡政府科技局（GovTech）组织的首届 GPT-4 提示工程大赛冠军 Sheila Teo 写的《我是如何夺冠新加坡首届 GPT-4 提示工程大赛的》
Sheila 总结了 4 种提示词技巧：
🔵 借助 CO-STAR 框架构建高效的提示
🔵 利用分隔符来分节构建提示
🔴 设计含有 LLM 保护机制的系统级提示
🔴 仅依靠大语言模型分析数据集，无需插件或代码 — 实际案例分析 Kaggle 的真实数据集
其中 🔵 代表初学者友好的技巧，而 🔴 代表高级策略。
尤其是她总结的 CO-STAR 框架，在让 LLM 做一些内容尤其是写作类任务时非常简单有效。
(C) Context 上下文：为任务提供背景信息
通过为大语言模型（LLM）提供详细的背景信息，可以帮助它精确理解讨论的具体场景，确保提供的反馈具有相关性。
(O) Objective 目标：明确你要求大语言模型完成的任务
清晰地界定任务目标，可以使大语言模型更专注地调整其回应，以实现这一具体目标。
(S) Style 风格：明确你期望的写作风格
你可以指定一个特定的著名人物或某个行业专家的写作风格，如商业分析师或 CEO。这将指导大语言模型以一种符合你需求的方式和词汇选择进行回应。
(T) Tone 语气：设置回应的情感调
设定适当的语气，确保大语言模型的回应能够与预期的情感或情绪背景相协调。可能的语气包括正式、幽默、富有同情心等。
(A) Audience 受众：识别目标受众
针对特定受众定制大语言模型的回应，无论是领域内的专家、初学者还是儿童，都能确保内容在特定上下文中适当且容易理解。
(R) Response响应：规定输出的格式
确定输出格式是为了确保大语言模型按照你的具体需求进行输出，便于执行下游任务。常见的格式包括列表、JSON 格式的数据、专业报告等。对于大部分需要程序化处理大语言模型输出的应用来说，JSON 格式是理想的选择。
完整内容可以查看：
原文：https://t.co/RH3bQLcqON
译文：https://t.co/JJJp8nuaSr
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