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智能模型。 当这些人工智能模型无法像我们一样理解语境或细微差别时，就会出现复杂性。因此，创建有效的提示需要对机器学习原理和人类语言结构有扎实的理解。这就像双语，但你不是说法语和英语，而是精通人类和人工智能。 让我们举个例子来说明一下。假设我们希望我们的 AI 模型生成关于猫的笑话。一个设计不佳的提示可能是“讲个笑话”。

这可能会产生从敲门笑话到黑色幽默的任何内容——太模糊了！更好的 线数据 提示可能是“生成一个涉及猫的轻松笑话”。这为 AI 模型提供了更具体的参数。 你可能认为擅长提示很容易，但事实证明它本身就是一门科学。提示工程师在软件开发、人工智能和机器学习方面拥有专业技能和知识。随着对这些新兴技术的需求不断增长，提示工程师正迅速成为高收入职位，平均年薪为六位数。

快速工程的演变：历史回顾 随着我们对人工智能的理解日渐成熟，我们意识到“垃圾输入，垃圾输出”原则也适用于此。输入（提示）的质量直接影响输出的质量。我们已经从简单的基于规则的系统发展到可以生成类似人类文本的复杂机器学习模型。这不仅仅是为了创建更好的提示。它还涉及优化它们以提高效率和有效性。 以 OpenAI 开发的 GPT-4 为例。