本文认为，在使用大型语言模型时遇到的不一致和错误并非源于模型本身，而是源于定义不清的提示。作者认为，指令中的模糊性会产生“计算债务”，迫使模型猜测，并导致输出可变且常常不正确。为缓解这种情况，应将提示视为精确的规范而非模糊的请求，纳入明确的目标、定义的约束条件以及与预期读者和输出格式相关的特定“完成条件”。 AI
影响 更清晰的提示可减少大型语言模型的错误和返工，提高人工智能操作员的效率。
排序理由 文章讨论了大型语言模型的提示工程最佳实践。
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<p>You wrote a prompt, the output was almost right, and you fixed it by hand. Then you ran it again and the same gap came back. If that loop feels familiar, you do not have a model problem. You have a specification problem, and it is costing you more than you think.</p> <p>Here i…