语言模型的巨大突破：AI界的性能狂潮正在袭来

截至目前，大规模语言模型（LLM）在提升人工智能（AI）性能方面的关键作用已得到广泛证实。本教程将深入解析提示预设在提高AI反馈效果中的重要性，并以CodeSignal平台上的Markdown提示框架（MPF）为例，进行详细探讨。

随着大规模语言模型技术的不断进步和成熟，其在各种实际应用场景中的重要性日益凸显。特别是在处理细节繁琐、结构复杂或模型性能受限等挑战时，采用Markdown提示框架显得尤为重要。该框架由CodeSignal团队中经验丰富的提示工程师和人工智能领域的杰出学者共同研发，旨在帮助用户更高效地与大型语言模型进行深度交互操作。

__ASK__
Craft a short story about an astronaut's discovery.
编写一个关于宇航员的发现的短篇故事。
__CONTEXT__
- The setting is outer space.
- The protagonist is an astronaut.
- 背景是外太空。
- 主角是一名宇航员。
__CONSTRAINTS__
- The story should be no longer than 120 words.
- Include the following elements:
  - A talking alien.
  - A space battle.
  - A twist ending revealing everything was a simulation.
- 故事长度不得超过120字。
- 包括以下要素：
  - 一个会说话的外星人。
  - 太空大战。
  - 一个扭曲的结局揭示了一切都是模拟。

在大语言模型应用中，实例占据至关重要的地位，直接决定了生成内容的质量与关联度。对于启发式模型而言，优质实例更是其发展中的关键因素，提升了模型面对细微任务的处理能力。通过精确定义且精确的实例辅助，模型能够深入理解任务内涵，设定合理的期望输出模式。

工程师应重视计划性：在构建提示时，详实的计划至关重要。此举可助其深入理解任务需求，同时对相关背景及预期结果有更深层次的认识。

深刻理解并掌握如GPT-3.5、GPT-4、Coclude 2及LLaMA等各类模型在上文制约下的表现，对于创建高效益的指示系统具有举足轻重的地位。这些模型在给出解答过程中均受到文本长短的限制。精确把握这一机制能够极大地提升我们与上述模型协同工作的效率。

__ASK__
Create short advertising copy to market CodeSignal
创建简短的广告文案以营销 CodeSignal
__CONSTRAINTS__
- Do not focus too much on features, focus on brand.
- Keep the ad very short.
- 不要过分关注功能，关注品牌。
- 广告尽量简短。

当前多数的大语言模型服务商，其收费机制主要根据token使用量来计算。因此，用户需精细规划和优化他们的IM（Input suggestion）策略，以便最大程度释放模型在实际应用中的性能优势。此外，具有前瞻性和实操性的IM设计及内容压缩策略，能够提升用户与大语言模型交互的流畅度，从而确保在有限上下文中达到理想效果。

__ASK__
Create short advertising copy to market CodeSignal
为推广 CodeSignal 创建简短的广告文案
__CONSTRAINTS__
- Do not focus too much on features, focus on brand.
- Keep the ad very short.
- Follow the format of the example closely.
- 不要过分关注功能，关注品牌。
- 广告尽量简短。
- 严格遵循示例的格式。
__EXAMPLE__
Build tech skills top companies are hiring for.
培养顶级公司正在招聘的技术技能。

资深AI学者认为：熟知Markdown提示框架的重要性在于能够更有效地管理复杂项目。通过恰当的实例和策略性的提醒，用户可以有效地控制庞大的语言模型以实现预期结果。

本课程旨在教授如何熟练运用大型语言模型的精深理论及其具体操作手法。通过Markdown推荐机制，学员可在与模型互动过程中不断优化效果，进一步提高接收准确且有效反馈信息的机会，进而有效提升线性模型的效益与使用体验满意度。

在未来数年内，业界普遍认同实施规范化大语言模型（LLM）提示格式以提升人工智能交流品质。而CodeSignal平台推出的Markdown提示框架（MPF），正是实现此目的的优质工具。此框架充分吸收新型精细化实例和策略性输入提示，致力于提供优异的用户体验和理想的回复效果。

敬邀诸位同仁共同探索大语言模型建议系统架构及其经验历程，合得物有所值者，请不吝与众分享，以增进更为深厚的交流与互动。