如今，大型语言模型（LLM）被广泛应用于从写作到解决复杂问题的各种场合。但如何有效地与人工智能互动并挖掘其潜力需要进一步关注。
最近，中国科学技术大学心理学系林志成研究员提出了一些实用的策略和指导方针，以帮助我们更好地理解和利用法学硕士。他强调，精心设计的提示可以提高回答的准确性和相关性，防止由于指导质量低下而导致成绩不佳。这篇评论于3月4日发表在《自然人类行为》杂志上。
LLM经过深度学习训练，模拟神经网络，具有自注意力的独特特征。LLM 能够理解人类语言，因此更加用户友好。与 LLM 的有效互动可以提高输出的准确性和相关性，相反，结构不良的提示会导致不充分的答案。虽然与 LLM 的互动看似简单，但林指出，为 LLM 设计有效的提示具有挑战性。
评论强调了“提示工程”的重要性，这是一种通过精确输入控制来优化法学硕士输出的技术。林提出了一系列策略，包括给出明确的指示、添加相关背景、询问多个选项等。这些方法可以帮助得出理想的答案，并减少错误的复合效应。
本评述是一份实用的LLM互动指南，旨在帮助用户实现理想的LLM互动结果，增进我们对LLM互动潜力的了解。其中的策略和观点，对于希望提升LLM互动效率的用户，具有重要的参考价值。
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