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《Google Prompt Engineering_v7.pdf》書籍摘要

作者 Michael Sherman, Yuan Cao, Erick Armbrust, Anant Nawalgaria, Antonio Gulli, Simone Cammel
15.0 分鐘

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書籍資訊

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書名
Google Prompt Engineering_v7.pdf
作者
Michael Sherman, Yuan Cao, Erick Armbrust, Anant Nawalgaria, Antonio Gulli, Simone Cammel
閱讀時間
15.0 分鐘
分類
Technology & The Future
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Michael Sherman, Yuan Cao, Erick Armbrust, Anant Nawalgaria, Antonio Gulli, Simone Cammel是誰?

该文档由Google的内容贡献者、策展人、编辑、技术作家和设计师共同编写完成,汇集了多位专家在大型语言模型和提示工程领域的知识与经验。

《Google Prompt Engineering_v7.pdf》適合誰讀?

本文档的目标读者包括对大型语言模型和提示工程感兴趣的开发者、研究人员、数据科学家以及任何希望通过优化提示来提升LLM应用效果的人员。无论您是初学者还是有一定经验的从业者,本文档都能为您提供有价值的指导和参考。

《Google Prompt Engineering_v7.pdf》的寫作背景是什麼?

随着大型语言模型(LLM)的快速发展,提示工程作为一种新兴领域,旨在通过优化输入提示来提升LLM的输出质量和准确性。本文档撰写于2025年2月,正值LLM技术日益成熟和广泛应用之际,旨在为开发者和研究人员提供关于提示工程的全面指南。

摘要

思維導圖

目標讀者

本文档的目标读者包括对大型语言模型和提示工程感兴趣的开发者、研究人员、数据科学家以及任何希望通过优化提示来提升LLM应用效果的人员。无论您是初学者还是有一定经验的从业者,本文档都能为您提供有价值的指导和参考。

作者背景

该文档由Google的内容贡献者、策展人、编辑、技术作家和设计师共同编写完成,汇集了多位专家在大型语言模型和提示工程领域的知识与经验。

歷史背景

随着大型语言模型(LLM)的快速发展,提示工程作为一种新兴领域,旨在通过优化输入提示来提升LLM的输出质量和准确性。本文档撰写于2025年2月,正值LLM技术日益成熟和广泛应用之际,旨在为开发者和研究人员提供关于提示工程的全面指南。

章節摘要