為了克服這一挑戰(zhàn)，文章給出了一系列策略，包括明確指令、分解復(fù)雜任務(wù)、增加相關(guān)上下文、使用角色扮演以及提供具體示例等。此外，文章還強調(diào)了“指令工程”的重要性。這是一種通過精確控制輸入指令來優(yōu)化大語言模型輸出的技術(shù)。

大語言模型運用深度學(xué)習(xí)技術(shù)模擬人類大腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)用戶的指令生成文本等內(nèi)容。與傳統(tǒng)軟件不同，它能夠解析自然語言命令，并在多種任務(wù)中表現(xiàn)出色，因而既用戶友好又具有多樣性。文章指出：“與大語言模型的互動看似非常簡單：只需輸入一個問題，立刻得到回答。然而，有效地與這些模型互動實際上比最初看起來的要更為復(fù)雜和細致。”

万博体育手机客户端登录在《自然人類行為》(Nature Human Behaviour)發(fā)表的文章中，林志成詳細討論了與大語言模型交互時如何寫有效的“指令”。文章認為，精心設(shè)計的指令不僅可以提高響應(yīng)的準(zhǔn)確性和相關(guān)性，還可以避免由于指令質(zhì)量不佳而導(dǎo)致的模型表現(xiàn)不佳。