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A curated list of original AI and LLM articles related to "Prompt", updated regularly.
GPT-5 在指令遵循和推理能力上比前代更强，但也因此更“敏感”：如果规则里有冲突或表述过度强硬，模型往往会卡壳或输出异常。为此，OpenAI 发布了面向开发者的 《GPT-5 for Coding》技巧小抄，其中总结了使用 GPT-5 进行编程与代码生成时最实用的六条经验。这些技巧与普通的“写作提示工程”不同，它们专门针对软件开发场景：如何写规则、怎样控制推理强度、如何避免模型“想太多”，以及怎样利用 GPT-5 的新特性把它真正驯化成可靠的结对编程伙伴。本文对这六条技巧逐条进行解释总结。
在大模型的应用中，处理复杂请求往往伴随着较高的延迟和成本，尤其是当请求内容存在大量重复部分时。这种“慢请求”的问题，特别是在长提示和高频交互的场景中，显得尤为突出。为了应对这一挑战，OpenAI 最近推出了 **提示缓存（Prompt Caching）** 功能。这项新技术通过缓存模型处理过的相同前缀部分，避免了重复计算，从而大幅减少了请求的响应时间和相关成本。特别是对于包含静态内容的长提示请求，提示缓存能够显著提高效率，降低运行开销。本文将详细介绍这项功能的工作原理、支持的模型，以及如何通过合理的提示结
GPTs是OpenAI推出的用户自定义的GPT功能，这里的GPTs可以认为是specific GPT。用户创建GPTs主要是通过OpenAI提供的GPT Builder完成。GPT Builder提供的最基本的能力就是基于对话的方式来帮助用户创建GPTs。那么，这个对话式的GPT背后的指令是什么？官方设置了什么样的Prompt来让GPT帮助普通用户建立GPTs呢？本文基于官方最新的博客介绍一下。
在GPT-4这种超大基座模型发布之后，一个非常活跃的方向是专有模型的发展。即一个普遍的观点认为，基座大模型虽然有很好的通用基础知识，但是对于专有的领域如医学、金融领域等，缺少专门的语料训练，因此可能表现并不那么好。如果我们使用专有数据训练一个领域大模型可能是一种非常好的思路，也是一种非常理想的商业策略。但是，微软最新的一个研究表明，通用基座大模型如果使用恰当的prompt，也许并不比专有模型差！同时，他们还提出了一个非常新颖的动态prompt生成策略，结合了领域数据，非常值得大家参考。
Prompt技巧一直是提升ChatGPT等大语言模型使用效率的最重要方法之一。为此，OpenAI官方也在不断地分享官方的Prompt技巧。2023年的8月31日，OpenAI官方最新分享了一个教室使用的Prompt来帮助老师授课的案例。尽管这是针对老师的Prompt教程，但是其中的设计思路其实也可以广泛运用在客服、问答系统、编程等领域。
昨天，吴恩达宣布与OpenAI联合推出了一个新的面向开发者的ChatGPT的Prompt课程。课程主要教授大家如何使用Prompt做ChatGPT的应用开发、使用ChatGPT的新方法、建立自己的个性化的Chatbot，以及最重要的，基于OpenAI的API来练习Prompt工程技巧！
Awesome ChatGPT Prompts是由JavaScript开发者Fatih Kadir Akın创建的一个网站和应用，里面收集了160多个关于ChatGPT的Prompt模板，可以让ChatGPT变成Linux终端、JavaScript控制台、Excel页面等。这些Prompts收集自优秀的实践案例。
预训练大模型，尤其是大语言模型已经是当前最火热的AI技术。2018年Google发布BERT模型之后，fine-tuning技术也随之流行，即将预训练模型的权重冻结，然后根据具体任务进行微调变得十分有效且被应用在很多场景。而随着ChatGPT的火热，parameter-efficient fine-tuning和prompt-tuning技术似乎也有替代传统fine-tuning的趋势，本篇论文将简单描述预训练模型领域这三种微调技术及其差别。
通过调整提示文本，可以使语言模型更好地理解任务的要求和上下文，从而提高其在特定任务上的表现。Prompt tuning是使大型语言模型更加智能和高效的关键步骤之一。只有通过精心设计和优化提示文本，我们才能充分发挥大型语言模型的潜力，并使其更好地服务于人类的需求。因此，Prompt engineering，这一种新的工程能力也开始变得重要。
随着预训练大模型技术的发展，基于prompt方式对模型进行微调获得模型输出已经是一种非常普遍的大模型使用方法。但是，对于同一个问题，使用不同的prompt也会获得不同的结果。为了获得更好的模型输出，对prompt进行调整，学习prompt工程技巧是一种必备的技能。
随着ChatGPT的火爆，Prompts概念开始被大家所熟知。早期类似如BERT模型的微调都是通过有监督学习的方式进行。但是随着模型越来越大，冻结大部分参数，根据下游任务做微调对模型的影响越来越小。大家开始发现，让下游任务适应预训练模型的训练结果有更好的性能。而ChatGPT的火爆让大家知道，虽然ChatGPT的能力很强，但是需要很好的提问方式才能让它为你所服务。
