這項(xiàng)由新加坡國(guó)立大學(xué)的Do Xuan Long領(lǐng)導(dǎo)的國(guó)際研究團(tuán)隊(duì)發(fā)表于2025年6月的arXiv預(yù)印本論文，有興趣深入了解的讀者可以通過arXiv:2506.06950v1訪問完整論文。研究團(tuán)隊(duì)匯集了來自新加坡國(guó)立大學(xué)、Salesforce AI研究院和新加坡科技研究局的多位專家，他們共同探索了一個(gè)看似簡(jiǎn)單卻極其重要的問題：究竟什么樣的提示詞能讓大型語言模型表現(xiàn)得更好？

想象一下，你正在和一個(gè)非常聰明但有些"死板"的助手對(duì)話。這個(gè)助手擁有海量知識(shí)，但它能否給出令你滿意的回答，很大程度上取決于你如何向它提問。你問"幫我寫個(gè)總結(jié)"和"請(qǐng)幫我為這份關(guān)于人工智能發(fā)展的報(bào)告寫一個(gè)500字的執(zhí)行摘要，重點(diǎn)突出技術(shù)突破和商業(yè)應(yīng)用前景"，得到的結(jié)果可能天差地別。這就是提示詞工程的奧秘所在。

當(dāng)前的人工智能領(lǐng)域就像一個(gè)巨大的實(shí)驗(yàn)室，研究者們不斷嘗試各種"秘方"來讓AI表現(xiàn)得更好。有人發(fā)現(xiàn)說"請(qǐng)"會(huì)讓AI更配合，有人發(fā)現(xiàn)給AI分步驟的指令效果更佳，還有人發(fā)現(xiàn)給AI一些例子參考能顯著提升回答質(zhì)量。然而，這些發(fā)現(xiàn)大多零散分布，就像散落的珍珠，缺乏一根串聯(lián)它們的線。

這個(gè)研究團(tuán)隊(duì)做了一件開創(chuàng)性的工作：他們系統(tǒng)地梳理了2022年到2025年間超過150篇相關(guān)研究論文和技術(shù)博客，就像考古學(xué)家整理文物一樣，將所有關(guān)于提示詞優(yōu)化的發(fā)現(xiàn)歸納成了一個(gè)完整的框架。他們不僅僅是簡(jiǎn)單地收集信息，更重要的是，他們首次提出了一個(gè)以"屬性"為核心的評(píng)估體系，將有效提示詞的特征總結(jié)為21個(gè)具體屬性，分布在6個(gè)主要維度中。

這項(xiàng)研究的價(jià)值不僅在于理論總結(jié)，更在于實(shí)踐指導(dǎo)。研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)，目前的研究存在嚴(yán)重的不平衡現(xiàn)象——某些模型和任務(wù)被過度研究，而其他重要領(lǐng)域卻鮮有涉及。更有趣的是，他們發(fā)現(xiàn)提升多個(gè)屬性并不總是比專注優(yōu)化單一屬性效果更好，這顛覆了"越全面越好"的直覺認(rèn)知。

在實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證階段，研究團(tuán)隊(duì)不僅測(cè)試了不同屬性增強(qiáng)對(duì)推理任務(wù)的影響，還嘗試了用屬性增強(qiáng)的提示詞來訓(xùn)練模型，結(jié)果顯示這種方法能顯著改善模型的推理能力。這就像是找到了一把萬能鑰匙，不僅能開鎖，還能幫助制造更好的鎖。

一、提示詞的"體檢報(bào)告"：21個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)全解析

想象你要評(píng)價(jià)一個(gè)人的健康狀況，醫(yī)生會(huì)從身高體重、血壓心率、各項(xiàng)生化指標(biāo)等多個(gè)維度進(jìn)行全面檢查。研究團(tuán)隊(duì)對(duì)提示詞的評(píng)估也采用了類似的思路，他們創(chuàng)建了一個(gè)包含21個(gè)"健康指標(biāo)"的綜合評(píng)估體系。

在溝通交流這個(gè)維度，研究團(tuán)隊(duì)關(guān)注的是提示詞如何與AI進(jìn)行有效對(duì)話。就像人與人交流需要講究方式方法一樣，與AI的對(duì)話也有其規(guī)律可循。首先是"信息量的恰到好處"，這就像做菜時(shí)的調(diào)味料——太少了味道不夠，太多了又會(huì)掩蓋食材本身的鮮美。一個(gè)優(yōu)秀的提示詞應(yīng)該包含足夠的信息讓AI理解任務(wù)，但又不能冗余啰嗦。

其次是"表達(dá)的清晰直接"，就像給路人指路時(shí)，"往前走然后右轉(zhuǎn)"比"朝著太陽升起的方向前進(jìn)一段距離后向右手邊轉(zhuǎn)彎"要實(shí)用得多。AI更喜歡簡(jiǎn)潔明了的指令，而不是充滿歧義的復(fù)雜表述。

第三個(gè)要素是"互動(dòng)的主動(dòng)性"，這有點(diǎn)像一個(gè)優(yōu)秀的服務(wù)員會(huì)主動(dòng)詢問客人的需求和偏好。好的提示詞會(huì)鼓勵(lì)A(yù)I主動(dòng)提出澄清問題，而不是盲目地按照可能存在誤解的指令執(zhí)行。

最后是"禮貌的溝通方式"，研究發(fā)現(xiàn)，即使對(duì)象是AI，保持禮貌的措辭（比如使用"請(qǐng)"和"謝謝"）也能顯著改善回答質(zhì)量。這聽起來可能有些奇怪，但就像人們?cè)谟焉骗h(huán)境中表現(xiàn)更佳一樣，AI似乎也對(duì)禮貌的交流方式響應(yīng)更積極。

在認(rèn)知負(fù)荷管理方面，研究團(tuán)隊(duì)借鑒了教育心理學(xué)的認(rèn)知負(fù)荷理論。想象大腦就像一臺(tái)電腦，處理能力是有限的。如果同時(shí)運(yùn)行太多程序，電腦就會(huì)變卡頓。AI的處理機(jī)制也類似，需要合理管理三種不同類型的"負(fù)荷"。

"內(nèi)在負(fù)荷"的管理就像把一個(gè)復(fù)雜任務(wù)拆解成多個(gè)簡(jiǎn)單步驟。比如，不要直接要求AI"寫一篇完美的文章"，而是引導(dǎo)它先確定主題，再列出提綱，然后逐段完成，最后進(jìn)行修飾潤(rùn)色。這種分步驟的方法能顯著提升AI的表現(xiàn)。

"外在負(fù)荷"的減少則重在消除干擾信息。就像在嘈雜環(huán)境中很難專心學(xué)習(xí)一樣，包含太多無關(guān)信息的提示詞會(huì)分散AI的"注意力"。優(yōu)秀的提示詞應(yīng)該像一盞聚光燈，只照亮最重要的部分。

"關(guān)聯(lián)負(fù)荷"的鼓勵(lì)是指幫助AI調(diào)用其已有知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)。這就像解數(shù)學(xué)題時(shí)，老師會(huì)提醒學(xué)生"還記得我們之前學(xué)過的那個(gè)公式嗎？"同樣，提示詞中明確引導(dǎo)AI回憶和運(yùn)用相關(guān)知識(shí)，能顯著改善回答質(zhì)量。

指令設(shè)計(jì)維度關(guān)注的是如何給AI下達(dá)清晰有效的"工作指令"。首先是"目標(biāo)的明確性"，就像項(xiàng)目經(jīng)理給團(tuán)隊(duì)分配任務(wù)時(shí)，需要清楚地說明期望的產(chǎn)出格式、質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)、截止時(shí)間等要素。對(duì)AI也是如此，越具體的要求往往能得到越滿意的結(jié)果。

"外部工具的使用"這一屬性特別有趣。現(xiàn)代AI就像一個(gè)多才多藝的工匠，不僅能用雙手工作，還能靈活運(yùn)用各種工具。優(yōu)秀的提示詞會(huì)明確指導(dǎo)AI何時(shí)需要調(diào)用搜索引擎、計(jì)算器、數(shù)據(jù)庫(kù)等外部資源，就像告訴廚師什么時(shí)候該用烤箱，什么時(shí)候該用微波爐。

"元認(rèn)知能力"的培養(yǎng)可能是最高級(jí)的指導(dǎo)技巧。這就像教學(xué)生不僅要學(xué)會(huì)解題，還要學(xué)會(huì)檢查答案是否合理。好的提示詞會(huì)引導(dǎo)AI對(duì)自己的回答進(jìn)行反思和驗(yàn)證，主動(dòng)發(fā)現(xiàn)并糾正可能的錯(cuò)誤。

"示例的提供"則像是給AI一個(gè)參考模板。就像學(xué)習(xí)寫作文時(shí)，老師會(huì)提供優(yōu)秀范文供學(xué)生參考，給AI提供相關(guān)示例能顯著改善其表現(xiàn)。這些示例不僅包括正面例子，也包括反面教材，幫助AI更好地理解邊界和標(biāo)準(zhǔn)。

"激勵(lì)機(jī)制的建立"雖然聽起來有些人性化，但確實(shí)對(duì)AI有效。就像游戲中的獎(jiǎng)勵(lì)系統(tǒng)能激發(fā)玩家的積極性，在提示詞中建立明確的反饋和獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制，也能引導(dǎo)AI產(chǎn)生更優(yōu)質(zhì)的輸出。

邏輯結(jié)構(gòu)維度專注于提示詞本身的組織和連貫性。"結(jié)構(gòu)邏輯"要求提示詞像一篇好文章一樣，有清晰的開頭、發(fā)展和結(jié)尾，各部分之間邏輯關(guān)系明確。想象你在向朋友解釋一個(gè)復(fù)雜概念，如果表達(dá)混亂跳躍，對(duì)方肯定會(huì)感到困惑，AI也是如此。

"上下文邏輯"則關(guān)注信息的一致性和連貫性。就像講故事時(shí)不能前后矛盾，提示詞中的各個(gè)要素也應(yīng)該相互支撐，形成一個(gè)統(tǒng)一協(xié)調(diào)的整體。如果一個(gè)提示詞前面要求正式風(fēng)格，后面又暗示要輕松幽默，AI就會(huì)感到困惑，產(chǎn)生不理想的結(jié)果。

幻覺控制維度專門處理AI的"想象力過于豐富"的問題。AI有時(shí)會(huì)像一個(gè)愛編故事的孩子，容易生成聽起來合理但實(shí)際錯(cuò)誤的信息。"幻覺意識(shí)"的培養(yǎng)就是要讓AI學(xué)會(huì)說"我不知道"，在面對(duì)不確定信息時(shí)保持謹(jǐn)慎，而不是胡編亂造。

"事實(shí)性與創(chuàng)造性的平衡"則更加微妙。這就像在新聞報(bào)道和文學(xué)創(chuàng)作之間找平衡點(diǎn)——什么時(shí)候需要嚴(yán)格的事實(shí)準(zhǔn)確性，什么時(shí)候可以發(fā)揮創(chuàng)意想象，優(yōu)秀的提示詞會(huì)給出明確的指導(dǎo)。

最后，責(zé)任意識(shí)維度關(guān)注AI輸出的社會(huì)責(zé)任和倫理考量。就像醫(yī)生需要遵守醫(yī)德，律師需要遵守職業(yè)操守，AI也需要在偏見消除、安全性、隱私保護(hù)、可靠性和社會(huì)規(guī)范方面接受指導(dǎo)。這些屬性確保AI不僅能力強(qiáng)大，而且行為負(fù)責(zé)。

二、研究現(xiàn)狀的"偏科"現(xiàn)象：哪些領(lǐng)域被忽視了？

研究團(tuán)隊(duì)就像教育統(tǒng)計(jì)學(xué)家一樣，仔細(xì)分析了當(dāng)前提示詞研究的"成績(jī)單"，結(jié)果發(fā)現(xiàn)了一個(gè)有趣的"偏科"現(xiàn)象。就像某些學(xué)科總是受到更多關(guān)注和資源傾斜，在AI提示詞研究領(lǐng)域，某些模型和任務(wù)類型也得到了過度關(guān)注，而其他同樣重要的領(lǐng)域卻相對(duì)被忽視。

在模型選擇方面，研究現(xiàn)狀就像一個(gè)明星效應(yīng)的縮影。OpenAI的ChatGPT系列模型就像演藝圈的頂流明星，幾乎出現(xiàn)在每一項(xiàng)研究中，獲得了最多的關(guān)注和測(cè)試機(jī)會(huì)。緊隨其后的是Meta的LLaMa系列和Google的PaLM/Gemma系列，它們就像二線明星，也獲得了相當(dāng)多的研究關(guān)注。然而，許多其他同樣優(yōu)秀的開源模型，就像演藝圈的實(shí)力派演員，雖然表現(xiàn)不俗但關(guān)注度相對(duì)較低。

這種不平衡現(xiàn)象帶來了一個(gè)重要問題：當(dāng)我們發(fā)現(xiàn)某個(gè)提示詞技巧對(duì)ChatGPT有效時(shí)，我們能否確信它對(duì)其他模型也同樣有效？這就像一種藥物在某個(gè)人群中試驗(yàn)成功，但我們不能確定它對(duì)其他人群是否安全有效。研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)，許多聲稱"通用"的提示詞優(yōu)化技巧，實(shí)際上只在少數(shù)幾個(gè)熱門模型上得到了驗(yàn)證。

在任務(wù)類型的研究分布上，偏向性同樣明顯。推理和問答任務(wù)就像高考中的數(shù)學(xué)和語文，得到了最多的研究關(guān)注。這些任務(wù)確實(shí)重要，但研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)，其他同樣關(guān)鍵的應(yīng)用領(lǐng)域卻相對(duì)被冷落。比如，在真實(shí)世界對(duì)話場(chǎng)景中，溝通類屬性（如禮貌性、互動(dòng)性）顯然更加重要，但相關(guān)研究卻相對(duì)稀少。

更令人驚訝的是，一些聽起來應(yīng)該很重要的屬性，在某些任務(wù)領(lǐng)域幾乎是空白。比如，在自然語言理解任務(wù)中，幾乎沒有研究探索過如何通過提示詞改善AI的偏見問題或增強(qiáng)安全性。這就像蓋房子時(shí)只關(guān)注外觀設(shè)計(jì)，卻忽視了地基的穩(wěn)固性。

研究團(tuán)隊(duì)通過詳細(xì)的統(tǒng)計(jì)分析發(fā)現(xiàn)，21個(gè)屬性中的許多在不同任務(wù)類型中的研究支持度存在巨大差異。有些屬性在某個(gè)任務(wù)類型中被深度研究，有十幾篇論文支持，而在其他任務(wù)類型中卻完全是空白。這種不平衡現(xiàn)象就像營(yíng)養(yǎng)不良——某些營(yíng)養(yǎng)素過量，而其他必需營(yíng)養(yǎng)素嚴(yán)重缺乏。

特別值得關(guān)注的是，研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)了幾個(gè)重要的研究空白。首先，在責(zé)任意識(shí)相關(guān)的屬性上，整體研究嚴(yán)重不足。雖然AI的安全性、公平性、隱私保護(hù)等話題越來越受到社會(huì)關(guān)注，但關(guān)于如何通過提示詞工程來改善這些方面的研究卻相對(duì)稀少。這就像社會(huì)呼吁環(huán)保，但研究如何實(shí)施具體環(huán)保措施的人卻很少。

其次，某些看似重要的屬性組合幾乎沒有被研究過。比如，如何在保持創(chuàng)造性的同時(shí)確保事實(shí)準(zhǔn)確性，或者如何在提供詳細(xì)指導(dǎo)的同時(shí)保持簡(jiǎn)潔性。這些看似矛盾的要求在實(shí)際應(yīng)用中經(jīng)常出現(xiàn)，但系統(tǒng)性的研究卻很缺乏。

研究團(tuán)隊(duì)還發(fā)現(xiàn)，當(dāng)前研究過分依賴性能指標(biāo)，而忽視了用戶體驗(yàn)和實(shí)際應(yīng)用效果。這就像評(píng)價(jià)一個(gè)餐廳只看營(yíng)業(yè)額，卻不考慮顧客滿意度。許多提示詞優(yōu)化技巧在基準(zhǔn)測(cè)試中表現(xiàn)優(yōu)異，但在真實(shí)應(yīng)用場(chǎng)景中的效果如何，卻很少有人深入研究。

更加細(xì)致的分析顯示，研究的不平衡還體現(xiàn)在語言和文化層面。絕大多數(shù)研究都集中在英語環(huán)境，對(duì)其他語言和文化背景下的提示詞效果研究極為有限。這就像醫(yī)學(xué)研究如果只在某個(gè)種族群體中進(jìn)行，其結(jié)論的普適性就會(huì)受到質(zhì)疑。

這種"偏科"現(xiàn)象的根源是多方面的。一方面，熱門模型和任務(wù)更容易獲得研究資源和發(fā)表機(jī)會(huì)，形成了一種"馬太效應(yīng)"——強(qiáng)者愈強(qiáng)，弱者愈弱。另一方面，一些重要但復(fù)雜的屬性（如責(zé)任意識(shí)相關(guān)屬性）需要跨學(xué)科合作和更復(fù)雜的評(píng)估方法，增加了研究難度。

研究團(tuán)隊(duì)的這一發(fā)現(xiàn)具有重要的指導(dǎo)意義。它不僅揭示了當(dāng)前研究的局限性，也為未來研究指明了方向。就像城市規(guī)劃需要均衡發(fā)展各個(gè)區(qū)域，AI提示詞研究也需要更加均衡地關(guān)注不同模型、任務(wù)和屬性，確保研究成果的普適性和實(shí)用性。

三、高質(zhì)量提示詞的"DNA密碼"：屬性之間的神秘關(guān)聯(lián)

研究團(tuán)隊(duì)接下來做了一件特別有趣的事情：他們收集了969個(gè)被認(rèn)為是"高質(zhì)量"的提示詞樣本，就像收集優(yōu)秀學(xué)生的作業(yè)本一樣，想要從中發(fā)現(xiàn)這些優(yōu)秀樣本共同的特征和規(guī)律。這些樣本來源廣泛，包括學(xué)術(shù)論文中的經(jīng)典案例、知名提示詞工程師的作品集、以及廣受好評(píng)的開源提示詞庫(kù)。

為了確保分析的可靠性，研究團(tuán)隊(duì)面臨了一個(gè)挑戰(zhàn)：如何客觀準(zhǔn)確地評(píng)估每個(gè)提示詞在21個(gè)屬性上的表現(xiàn)？這就像要給一道菜在色香味形等多個(gè)維度打分，評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)需要既精確又一致。他們最初嘗試使用簡(jiǎn)單的評(píng)分方法，但發(fā)現(xiàn)AI評(píng)估員和人類專家的意見分歧很大，一致性很差。

經(jīng)過反復(fù)調(diào)試，研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)了一套更加精細(xì)的評(píng)估體系。他們不僅要求評(píng)估員從1到10打分，還提供了詳細(xì)的分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，并特別強(qiáng)調(diào)要關(guān)注提示詞中的"明確指示"而非"隱含意圖"。這就像考試時(shí)不僅給出標(biāo)準(zhǔn)答案，還提供了詳細(xì)的評(píng)分細(xì)則，確保不同閱卷老師給出的分?jǐn)?shù)基本一致。

通過這種方法，研究團(tuán)隊(duì)獲得了這969個(gè)高質(zhì)量提示詞在21個(gè)屬性上的"體檢報(bào)告"。然后，他們運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)中的相關(guān)性分析，探索這些屬性之間是否存在某種內(nèi)在的關(guān)聯(lián)模式，就像醫(yī)學(xué)研究中分析不同健康指標(biāo)之間的關(guān)系一樣。

分析結(jié)果揭示了一些非常有趣的發(fā)現(xiàn)。首先，他們發(fā)現(xiàn)了幾組"密切相關(guān)"的屬性，這些屬性往往同時(shí)出現(xiàn)在優(yōu)秀提示詞中，就像好朋友總是形影不離。最強(qiáng)的關(guān)聯(lián)出現(xiàn)在表達(dá)的清晰直接、信息量的恰當(dāng)性、邏輯結(jié)構(gòu)的連貫性和減少冗余信息這幾個(gè)屬性之間。這意味著，當(dāng)一個(gè)提示詞在表達(dá)上清晰直接時(shí)，它往往也具有適中的信息量、良好的邏輯結(jié)構(gòu)和較少的冗余內(nèi)容。

這種關(guān)聯(lián)性具有重要的實(shí)踐意義。它告訴我們，優(yōu)化提示詞時(shí)不應(yīng)該孤立地關(guān)注某個(gè)單一屬性，而應(yīng)該同時(shí)考慮這些相關(guān)屬性。就像健身時(shí)不能只練胸肌而忽視背肌，否則會(huì)造成身體不平衡，提示詞優(yōu)化也需要協(xié)調(diào)發(fā)展相關(guān)屬性。

另一個(gè)有趣的發(fā)現(xiàn)是目標(biāo)明確性與任務(wù)分解能力之間的強(qiáng)關(guān)聯(lián)。當(dāng)提示詞明確說明了期望的輸出格式、質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)等目標(biāo)時(shí)，它往往也會(huì)將復(fù)雜任務(wù)分解為更小的、可管理的步驟。這種關(guān)聯(lián)揭示了優(yōu)秀提示詞設(shè)計(jì)的一個(gè)重要原則：清晰的目標(biāo)導(dǎo)向往往伴隨著系統(tǒng)性的任務(wù)規(guī)劃。

在責(zé)任意識(shí)相關(guān)的屬性中，研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)了安全性指導(dǎo)與社會(huì)規(guī)范遵循之間的強(qiáng)關(guān)聯(lián)。這并不令人意外，因?yàn)檫@兩個(gè)屬性都關(guān)注AI輸出的社會(huì)責(zé)任，但這種統(tǒng)計(jì)驗(yàn)證為這種直覺提供了實(shí)證支持。

特別值得注意的是一些看似意外但合理的關(guān)聯(lián)。比如，幻覺意識(shí)（避免AI胡編亂造）與可靠性指導(dǎo)之間存在強(qiáng)關(guān)聯(lián)。這種關(guān)聯(lián)表明，優(yōu)秀的提示詞設(shè)計(jì)者往往會(huì)同時(shí)關(guān)注準(zhǔn)確性和可靠性，它們被視為同一枚硬幣的兩面。

然而，并非所有直覺上應(yīng)該相關(guān)的屬性都顯示出強(qiáng)關(guān)聯(lián)。比如，創(chuàng)造性指導(dǎo)與其他屬性的關(guān)聯(lián)普遍較弱，這可能反映了創(chuàng)造性任務(wù)的特殊性——它們往往需要不同于常規(guī)任務(wù)的提示詞設(shè)計(jì)策略。

基于這些發(fā)現(xiàn)，研究團(tuán)隊(duì)提出了幾個(gè)實(shí)用的提示詞設(shè)計(jì)建議。首先，當(dāng)你想要改善提示詞的某個(gè)屬性時(shí)，應(yīng)該同時(shí)檢查和優(yōu)化相關(guān)屬性。比如，如果你想讓AI的回答更加清晰，不妨同時(shí)檢查提示詞的信息量是否恰當(dāng)、邏輯結(jié)構(gòu)是否合理。

其次，這些關(guān)聯(lián)模式可以作為提示詞質(zhì)量檢查的"清單"。當(dāng)你設(shè)計(jì)完一個(gè)提示詞后，可以參考這些關(guān)聯(lián)模式來檢查是否遺漏了什么重要方面。這就像建筑師設(shè)計(jì)完建筑圖紙后，會(huì)參考結(jié)構(gòu)工程師的建議來檢查結(jié)構(gòu)安全性。

研究團(tuán)隊(duì)還發(fā)現(xiàn)，某些屬性組合特別適合特定類型的任務(wù)。比如，對(duì)于需要事實(shí)準(zhǔn)確性的任務(wù)，幻覺意識(shí)和可靠性指導(dǎo)的組合特別重要；而對(duì)于創(chuàng)意寫作任務(wù)，創(chuàng)造性指導(dǎo)與事實(shí)性的平衡則更為關(guān)鍵。

這種分析方法的價(jià)值不僅在于發(fā)現(xiàn)了現(xiàn)有的關(guān)聯(lián)模式，更在于為未來的提示詞優(yōu)化提供了科學(xué)依據(jù)。它將提示詞設(shè)計(jì)從藝術(shù)性的直覺操作，轉(zhuǎn)變?yōu)榭梢曰跀?shù)據(jù)分析的系統(tǒng)性工程。

然而，研究團(tuán)隊(duì)也謹(jǐn)慎地指出，這些關(guān)聯(lián)模式可能會(huì)因?yàn)椴煌娜蝿?wù)領(lǐng)域、用戶群體或文化背景而有所變化。這就像不同地區(qū)的人可能有不同的溝通習(xí)慣，提示詞的最佳屬性組合也可能因應(yīng)用場(chǎng)景而異。因此，這些發(fā)現(xiàn)應(yīng)該被視為有價(jià)值的參考，而非絕對(duì)的規(guī)律。

四、實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證：?jiǎn)我粚傩缘囊馔鈩倮?/strong>