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年度综述
推荐阅读
LLMs in 2024 Simon Willison 的大模型年度回顾，适合做趋势速览。
提示词
提示词 = 定义角色 + 背景信息 + 任务目标 + 输出要求
零样本提示（Zero-Shot Prompting）
模型的一个特点是知识丰富，所以，大模型本身是知道很多东西的。我们就可以利用这个特点，让它帮我们做一些通用的事情。在这种情况下，我们不需要给大模型过多的信息提示，这种提示词的写法称为零样本提示（Zero-Shot Prompting）
少样本提示（Few-Shot Prompting）
虽然大模型知识丰富，但它并不是无所不知的，尤其是它对我们要完成的工作甚至是一无所知的。这时，我们只要给它一些例子，帮助它理解我们的工作内容，它就能很好地进行推理
思维链提示（Chain-of-Thought Prompting）
大模型是一个语言模型，它的特长在语言能力上，不过，从另外一个角度看，它在数学、推理等问题上是存在不足的。所以，我们经常看到大模型在一些简单的数学问题上闹笑话，比如 3.8 和 3.11 到底谁大（当然，各个大模型都在积极修复这些发现的问题）。
大模型聊天
DeepSeek 以文本聊天为主，对于代码场景的可用性相对更高。
通义千问，支持多模态。
智谱清言也支持多模态的方式使用。