🔥谷歌秘籍中的5个高效技巧**

🔥谷歌的5种高影响力技巧

📌思维链（CoT）对于需要推理的任务，要求模型“一步一步地思考”。提示示例： “当我3岁时，我的伴侣是我的3倍年龄。我现在20岁了。我的伴侣多大了？让我们一步一步地思考。” ➡️只有当推理被明确时，才会返回正确答案。

📌退一步提示首先提出一个更广泛的问题来激活知识，然后使用该上下文来获得更准确的答案。提示示例：步骤1：“有哪5种视频游戏场景吸引人？” 步骤2：“根据上述列表，写一个关于水下实验室的关卡故事。” ➡️您可以使用一般输入来激发模型的创造力，就像现实中的头脑风暴一样。

📌少次提示不要只是问。展示 + 问。提示示例： “将这个披萨订单解析为JSON” + 2个已完成的示例 ➡️需要记住：大型语言模型（LLM）学习模式，而不是规则。示例很重要。

📌角色提示给模型一个工作和个性。提示示例： “扮演一位资深UX设计师，为初级实习生写反馈，语气支持。” ➡️可以与温度控制（设置在0.8-1之间）结合使用，以获得更富有表现力的输出。

📌自我一致性采样提示示例： “将这封电子邮件分类为重要或不重要。让我们一步一步地思考。” ➡️警告：成本更高，但在边缘情况下可靠性更高。

调整这些以获得更好的AI输出：温度低（0.2）= 事实高（0.8-1）= 创造性

Top-K 低（30）= 集中高（40+）= 多样性

Top-P 低（0.9）= 安全高（0.98-1）= 自由形式

💡尝试：T=0.2，K=30，P=0.95以获得干净的结果。对于创造性写作或疯狂的想法，请设置更高的值。

如果你的AI不是表现不佳——你只是提示方式不对？

请注意，中文版本是由 AI 辅助翻译的，因此可能存在细微错误。

作者

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