提示工程

[关于PROMPT++的讨论涵盖了开源与否、效果评估的质疑、使用中遇到的问题、人们的兴趣等方面，整体讨论热度较低]

[原帖作者分享提示词创作中的倦怠感并寻求应对方法，评论者们从不同角度给出建议，包括调整心态、借助工具、优化工作方式等，整体氛围积极探索]

[帖子介绍了一种高效的总结提示方法，引发了对NLP技术、模型优化和具体应用的热烈讨论，用户们分享了各自的实践经验和技术见解。]

部分用户认为微调仍有其独特价值。

讨论围绕何时进行微调与提示的选择、微调所需数据量及资源需求展开，涉及多种微调方法和工具的使用体验。

讨论围绕 klmbr 技术展开，探讨了其如何通过随机替换输入内容激发大语言模型（LLM）的创造性输出，并涉及了技术应用、潜在问题和未来发展方向。

讨论围绕Mistral-Small-Instruct-2409模型的提示格式、使用方法和优化技巧展开，涵盖了从新手困惑到专家建议的广泛内容。

讨论围绕“思维链”在文本中的实现方式及其效率展开，探讨了高维向量推理的潜力与挑战，以及可解释性AI的重要性。

讨论围绕如何通过优化提示词和提升本地模型性能，使其达到博士级别AI水平展开，涉及提示词设计、模型训练和系统调用等多个方面。

讨论围绕如何优化思维链提示（Chain of Thought Prompt）以提高AI推理效果，涉及提示词工程、基准测试和模型性能比较。