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正如我们在本书中探索的那样，提示工程是一种强大的工具，可以从 ChatGPT 等语言模型中获得高质量的答案。通过精心设计包含各种技术的提示，我们可以引导模型生成适合我们特定需求和要求的文本。
在第 2 章中，我们研究了如何使用指令提示为模型提供清晰具体的指导。在第 3 章中，我们探讨了如何使用角色提示来生成特定语音或风格的文本。在第 4 章中，我们研究了如何将标准提示用作微调模型性能的起点。
我们还研究了几种高级提示技术，例如零、一次和少量提示、自洽提示、种子词提示、知识生成提示、知识集成提示、多项选择提示、可解释软提示、受控生成提示、问答提示、总结提示、对话提示、对抗性提示、聚类提示、强化学习提示、课程学习提示、情感分析提示、命名实体识别提示、文本分类提示 …
这些技术中的任何一种都可以以不同的方式使用，以获得多种多样的不同结果，并且随着您不断深入使用 ChatGPT 和其他语言模型，可以尝试将不同技术组合起来使用，看看哪种技术最适合您的特定用例。
最后，您可以查看我写的关于其他主题的书籍。
感谢您阅读整本书。让我们在其他书中再见。
正文完
