🟢 更多关于提示过程
正如我们在之前的页面中所看到的，提示的格式和复杂度可以不同。它们可以包含上下文、指令、多个问答样例，甚至包含其他的 Prompt（什么！？）。
以下是一个包含上下文、指令和多个示例的 Prompt 示例：
Twitter 是一个社交媒体平台，用户可以发布称为“推文”的短消息。推文可以是积极的或消极的，我们希望能够将推文分类为积极或消极。以下是一些积极和消极推文的示例。请确保正确分类最后一条推文。
Q: 推文：“多美好的一天！”
这条推文是积极的还是消极的？
A: 积极的
Q: 推文：“我讨厌这门课”
这条推文是积极的还是消极的？
A: 消极的
Q: 推文：“我喜欢牛仔裤上的口袋。”
A:
通过添加其他上下文/示例，我们可以在不同的任务中提高 AI 的性能。下一章将介绍稍微高级的提示技巧。
备注
在接下来的章节中，你可能会看到「AI，模型和 LLM 等词语互换使用」。请参考词汇表获取更多信息。
接下来的几个章节将介绍，提示内部的提示，或称为自我增强提示1。
- Kojima, T., Gu, S. S., Reid, M., Matsuo, Y., & Iwasawa, Y. (2022). Large Language Models are Zero-Shot Reasoners. ↩