使用提示词时需要注意以下几点：
使用这种接近纯代码的形式，他会不由自主的去忽略原有的规则，创建新的游戏规则。甚至稳定性完全不能跟代码相比，比如我可以写一个HTML的文件，用来创作这个游戏。效果演示[颜色砖块小游戏.mp4](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/LFetbj1AjoVy1vxJIe9ct9FpnUc?allow_redirect=1)可以看到效果很稳定，但是与此同时我们需要注意的是完全没有大模型的规则创造能力，只是单纯的依靠于代码中一套固定的规则。[heading2]四、总结[content]这两天其实写提示的同时其实都用了很多代码，不是说用自然语言不能完成这种任务，答案肯定是可以的，但是还是希望大家明白，代码和提示词应该是互利互惠的一种存在。如果要考虑在提示词中加入代码，最好的办法应该是，代码负责稳定性的内容，而大模型负责创造力的内容。这可能也是我们新的一种“人机结合”的形式。综上所述，对于这篇的内容我的评价是：纯代码：可能缺乏创新性，规则过于机械纯AI：可能不够稳定，难以保证一致性结合使用：取长补短，但需要合理划分职责感兴趣的小伙伴可以试试到底要如何结合，提升词怎么写才有最好的效果。欢迎大家私信交流~好啦，写到这里我们今天的内容也结束啦，感谢大家的观看，也希望我的内容能够让大家喜欢，有所收获。感兴趣的小伙伴可以点个关注跟随我一起学习，观看更多往期文章。下次见，我是景淮，祝你有个开心美好的一天~
提示词（Prompt）是给大语言模型（以下简称模型）的输入文本，用于指定模型应该执行什么样的任务并生成什么样的输出。提示词发挥了“提示”模型应该做什么的作用。设计高质量的提示词需要根据目标任务和模型能力进行精心设计，良好的提示词可以让模型正确理解人类需求并给出符合预期的结果。我们来看一些示例，以便更准确的理解提示词的实际使用：[heading3]直接提问型：[heading3]策略建议型：[heading3]翻译型[heading3]算数型[heading3]概念解释型：[heading2]二、为什么提示词需要学习？[content]首先了解大模型的特性，了解它能做到什么，不擅长做什么，完全无法做什么。随后要求写好brief的能力，也就是清晰表述自己的需求和任务的能力。两者兼具，才能用好这个工具。
我们的模型可以完成从生成原始故事到执行复杂文本分析的所有任务。因为它们可以完成许多事情，所以你必须明确描述你想要的内容。显示，而不是仅仅告诉，通常是一个好提示的秘诀。创建提示的三个基本准则如下：展示和告诉。通过说明、示例或两者的结合清楚地表明你想要什么。如果你想让模型按字母顺序对一系列项目进行排名，或者将段落按情感进行分类，请向它展示你想要的内容。提供高质量数据。如果你试图构建分类器或让模型遵循某种模式，请确保有足够的示例。一定要校对你的示例——模型通常足够聪明，可以看穿基本的拼写错误并给出回答，但它也可能认为这是有意的，从而影响回答。检查你的设置。温度和top_p设置控制模型在生成响应时的确定性。如果你要求它生成只有一个正确答案的响应，那么你应该将这些设置较低。如果你想要更多样化的响应，那么你可能需要将它们设置得更高。人们在使用这些设置时犯的第一个错误是认为它们是“聪明度”或“创造力”控制。[heading2]故障排除[content]如果您无法如预期一般让API正常工作，请遵循以下清单：1.是否清楚生成的预期结果？2.是否提供足够的示例？3.您是否检查示例中是否有错误？（API不会直接告诉您）4.您是否正确使用温度和top_p？