大模型发展

随着大模型的不断发展，语言大模型的作用也日益凸显，那么如何利用语言大模型的能力来帮助我们最大程度上的提高工作效率，输出高质量文章，这是一个问题，其实也就是如何写出完美 Prompt 的问题。对于语言大模型来说，你想要什么样的内容，完全取决于你的 Prompt 写的怎样，这也就是话题中提到的【Prompt的精炼艺术】。关于如何优化Prompt撰写技巧，更好的引导大模型生成高质量的文本内容，我们可以先来问问大模型怎么做。

Prompt 实测

那么我在通义千问页面输入一个这样的指令【如何优化Prompt撰写技巧，从而更好地引导大模型生成高质量的文本内容】

对于这个问题的回答，通义千问整理了11点实用建议给到我们，那么在后面的文本内容生成过程中可以很灵活的融合这11点建议到你的 Prompt 中去，总之最终的目标是实现高质量文本内容的输出。

这是我想到一个换题，关于奥运会的，那么我可以简单的给出指令【写一篇关于奥运会的文章】看一下通义千问的输出内容如何

整体上来说，指令给的比较宽泛不具体，但是生成的文本内容涵盖奥运会的历史意义、近期赛事亮点以及奥林匹克精神等方面的内容，还算比较丰富，那么我基于上文继续发送指令【主要讲一下 巴黎奥运会：精彩瞬间回顾 的内容】

这里我只想关注中国运动员的亮点表现，那么我继续发送指令【请详细描述 巴黎奥运会 中国运动员的亮点表现】

这样的描述就比较容易理解，通过不同的运动项目分类，分别讲述运动项目下的中国运动员的表现，讲解详细到位，满足我的需求。

最后感受

其实对于语言大模型来说，并不存在绝对完美的Prompt ，而是可以想着相对完美的 Prompt 去努力，Prompt 可以说是语言大模型的思想，只有明确的思想表达，才可以出发语言大模型给出你想要的内容。