大模型入門：技術原理與實戰應用

程絮森

中國人民大學信息學院經濟信息管理系教授、博士生導師

中國信息經濟學會因特網經濟與跨境電商專委會副主任

中國管理科學與工程學會理事、中國軟科學研究會理事

中國優選法統籌法與經濟數學研究會計算機模擬分會第十七屆理事會理事

美國運籌學與管理學研究學會理事

國家自然科學基金通訊評審專家

國家社科基金通訊評審專家

目錄

第 一部分　大模型時代的到來

第 1章　引爆世界的大模型　1

1.1　大模型：AI的超級大腦　1

1.2　大模型的神奇力量：工作原理大揭秘　3

1.3　大模型的崛起：從初露頭角到AI巔峰　6

1.4　大模型：重塑生活和工作　8

第 2章　深度剖析大模型背後的故事　10

2.1　大模型技術：深度解析　10

2.2　預訓練技術：大模型的基石　11

2.3　指令微調技術：模範一般的LoRA與P-Tuning　12

2.3.1　LoRA　13

2.3.2　P-Tuning　14

2.4　基於人類反饋的強化學習：大模型的智慧之旅　14

2.5　大模型效果：看得到的改變與影響　16

第3章　與大模型的對話之道　17

3.1　提示工程的奧秘　17

3.1.1　探索提示工程的核心　17

3.1.2　提示工程：與大模型對話的關鍵要素　18

3.2　提示工程師的角色　18

3.2.1　提示工程師：對話中的引領者　19

3.2.2　如何成為優秀的提示工程師　19

3.3　對話編寫的藝術　20

3.3.1　編寫清晰明確的指令　20

3.3.2　激發大模型的思考能力　24

3.3.3　持續優化提示詞的技巧　27

3.4　構建對話的框架　29

3.4.1　ICIO框架：原理與應用　30

3.4.2　CRISPE框架：細節與優勢　31

3.5　提示詞的進階技巧與示例　34

3.5.1　角色扮演：增強對話真實感　34

3.5.2　上下文學習：深化對話內容　36

3.5.3　思維鏈：拓展對話的廣度與深度　37

3.5.4　模板方法：快速生成有效的提示詞　39

第二部分　提示工程應用與生態賦能

第4章　提示工程與電子商務的融合　42

4.1　提升電商個性化體驗　42

4.1.1　將提示工程應用於電子商務推薦系統　42

4.1.2　為用戶個性化推薦商品　44

4.2　廣告創意與優化　45

4.2.1　激發電子商務廣告詞的創意　45

4.2.2　數據驅動的廣告策略制定　46

4.2.3　打造爆款商品標題的秘訣　48

4.3　強化客戶互動與支持　49

4.3.1　提示工程在客戶支持中的應用　49

4.3.2　利用聊天機器人提升客戶體驗　50

4.4　數據分析與市場趨勢預測　51

4.4.1　提示工程在數據分析中的價值　51

4.4.2　預測銷售趨勢與市場需求　52

4.4.3　庫存管理與供應鏈的優化策略　53

4.5　展望未來：持續創新與突破　54

第5章　提示工程在創意營銷中的應用　56

5.1　個性化創意營銷的新篇章　56

5.1.1　深入瞭解客戶需求 　57

5.1.2　提示工程助力個性化廣告製作 　61

5.2　多元化的營銷平臺與渠道 　62

5.2.1　利用社交媒體打造品牌影響力　62

5.2.2　搜索引擎廣告的優化技巧　63

5.2.3　短視頻營銷的創新與實踐　63

5.3　數據驅動的營銷效果評估與優化　64

5.3.1　數據在營銷效果評估中的作用　64

5.3.2　通過A/B測試優化創意策略　65

5.4　最佳實踐分享　67

5.4.1　提示工程生成創意營銷方案案例　67

5.4.2　利用提示工程提升營銷數據分析效率　69

5.4.3　從小紅書熱門軟文看創意寫作趨勢　70

5.4.4　直播腳本與文案的創作技巧　71

5.5　未來的機遇與挑戰：持續創新是關鍵　73

第6章　提示工程在內容創作領域的探索與實踐　74

6.1　社交媒體內容創作的新思路　74

6.1.1　如何寫出引人入勝的博客文章　74

6.1.2　在社交媒體上獲得高贊的秘訣　76

6.1.3　SEO優化：提升文章搜索排名的關鍵要素　77

6.2　專業新聞寫作技巧與實踐　78

6.2.1　如何撰寫吸引人的新聞標題和概要　78

6.2.2　專業新聞報道的生成方法與技巧　79

6.2.3　新聞稿件評論的價值與撰寫技巧　80

6.2.4　如何潤色新聞稿件以提高質量　81

6.3　創意寫作的無盡可能　83

6.3.1　從小說到散文：創意寫作的多樣性　83

6.3.2　詩歌與劇本創作的藝術與技巧　86

6.3.3　如何進行文章續寫與改寫的技巧分享　89

6.3.4　提高創意寫作質量的實用建議　91

6.4　最佳實踐案例分享　92

6.4.1　熱門網文題材創作的成功經驗分享　92

6.4.2　如何生成爆款短視頻劇本的策略與實踐　93

6.4.3　提高文章質量的評審建議與反饋　95

第7章　提示工程助力智能辦公　97

7.1　文檔處理：讓AI解讀文件的神奇技巧　97

7.1.1　關鍵總結：AI精煉文檔要點　97

7.1.2　檔案整理：自動分類與歸檔的妙招　100

7.2　幻燈片創作：製作驚艷全場的演示　102

7.2.1　智能工具提升幻燈片製作效率　102

7.2.2　製作具有吸引力的演示幻燈片　104

7.3　數據大師：智能數據處理的藝術　109

7.3.1　Excel報表的生成技巧　109

7.3.2　數據示例生成實踐經驗分享　113

7.3.3　數據格式變換的實用技巧　116

第8章　提示工程與智能編程的交融　121

8.1　新一代編程工具概覽　121

8.1.1　編程助手GitHub Copilot　121

8.1.2　國產編程瑰寶CodeFuse　124

8.2　代碼生成的神奇時刻　124

8.2.1　SQL與圖表的自動生成　124

8.2.2　服務端代碼自動生成詳解　130

8.2.3　高階編程題解題新思路　134

8.3　編程難題的智慧解答　136

8.3.1　編程思維邏輯揭秘　136

8.3.2　編程難題解析分享　137

8.4　代碼的智能優化魅力　140

8.5　創新編程環境的探索　142

8.5.1　Linux虛擬環境應用　143

8.5.2　正則表達式的自動生成技巧　144

8.5.3　編程語言解釋器體驗分享　146

8.5.4　虛擬Git環境的探索之旅　147

8.6　架構與解決方案的生成藝術　149

8.7　智能編程的綜合應用案例　153

8.7.1　小試牛刀：製作一個簡易計算器　153

8.7.2 “80”“90”後的回憶：製作雷電程序　158

第9章　提示工程賦能軟件生態的發展　163

9.1　提示工程與金融科技的融合發展　163

9.1.1　支付軟件中的提示工程應用解析　163

9.1.2　金融領域的大模型革命浪潮　164

9.1.3　軟件用戶體驗的秘訣分享　165

9.2　提示工程與搜索引擎：智能搜索的協同創新　166

9.2.1　大模型與傳統搜索引擎的角逐　167

9.2.2　新一代搜索引擎的崛起　168

9.2.3　垂直搜索領域的突破　170

9.2.4　搜索體驗的創新優化　171

9.3　提示工程與設計軟件：數字創意的魔法之手　173

9.3.1　大模型在設計產品中的引入　173

9.3.2　創意設計與大模型的聯動　175

9.3.3　大模型賦能數字創意的未來　179

9.4　生態未來：提示工程的無限可能　180

9.4.1　軟件生態的探索與實驗　180

9.4.2　大模型與數字化轉型　182

9.4.3　創新與軟件生態的不斷演進　184

後記：AGI時代的機遇與挑戰　186

參考文獻　189