在撰写高效的Prompt时，你是否曾想过如何更清晰地传达你的目标？什么样的返回格式能让大语言模型更准确地满足你的需求？在撰写过程中，我们又该注意哪些警告，以避免内容的不必要冗长和模糊？此外，提供背景材料又能在多大程度上提升结果的质量？这些问题将帮助你理清Prompt撰写的思路，提升与大语言模型的互动效率。

摘要由智能技术生成

撰写Prompt四步走!更加高效调教LLM大模型
今天分享一个Prompt的撰写模板!

目标(Goal)

大语言模型知道完成任务的无数方法。清晰的目标语言有助于它们聚焦于你希望它们采用的方式。例:“我想写一篇关于社会阶层流动性及其影响的学术论文，重点分析教育、经济和文化因素如何影响个体的社会流动。

返回格式(Return Format)

返回格式非常重要，因为有很多不同的风格。例:“我们的论文格式是:引言-文献回顾-研究方法-数据分析-讨论与结论，每一部分都要有明确的标题和相关内容。"

警告(Warning)

告诉大语言模型不仅要做什么，还要避免做什么。例:“论文过于几长和不够具体，会导致审阅者不满意请确保论文内容简洁且具体，避免偏离研究的核心问题。

提供任务的背景材料(Context Dump)

例:“这是我们最近一次关于社会阶层流动性的调研报告，其中包含了大量关于不同社会阶层流动数据的分析。