大型语言模型提示工程：研究表明，具体性胜过礼貌性

提示工程的最佳实践正在不断发展，新研究表明，礼貌和角色设定等元素并不能可靠地提高大型语言模型的性能。沃顿商学院的研究和 EMNLP 2024 的发现表明，虽然关于输出格式和约束的具体指令会显著影响结果，但包含“魔法词”或详细的角色描述通常会增加噪音而非价值。OpenAI 和 Anthropic 等公司也在改进其指导方针，强调提示的简洁性和直接性，以获得更好、更可预测的结果。 AI

影响 改进了对有效的大型语言模型提示的理解，可能导致更高效、更可预测的 AI 交互。

排序理由 该集群讨论了关于大型语言模型提示工程的学术研究和行业研究的发现。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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• Anthropic
• Ethan Mollick
• GPQA Diamond
• MMLU-Pro
• OpenAI
• The 2024 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing
• The Wharton School

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