Q派人工智能公开课 – 提示词工程入门

大语言模型的强大能力来源于海量的数据训练，但它们对提示词的解读极为敏感，甚至是微小的变化都可能导致完全不同的结果。因此，精准设计有效的提示词，不仅能显著提升模型表现，还能避免浪费计算资源和减少错误输出。

随着人工智能技术，尤其是大语言模型（如GPT和Deepseek）在各行各业的广泛应用，提示词工程（Prompt Engineering）已经成为提高人机交互效率的关键技能。掌握如何设计、优化和评估提示词，能够帮助我们更好地与这些强大的语言模型进行高效对话，提升实际工作中的生产力和创新能力。

在这门课程中，我们将深入探索提示词工程的基本概念、设计原理和优化技巧。课程内容将通过理论讲解和实际操作相结合，帮助学员全面掌握提示词工程的核心技能，尤其是在QPython平台上的Deepseek模型的应用。

课程目标

1. 理解提示词工程的基本概念与应用：通过对提示词的定义和背景进行详细介绍，帮助学员理解提示词工程如何与大语言模型互动，以及其在不同领域中的实际应用。

2. 设计、优化与评估提示词：学员将学会如何根据不同任务需求设计有效的提示词，掌握常见的优化技巧，提升模型输出的质量和准确度。

3. 通过提示词与QPython Deepseek实现高效互动：课程将以QPython平台上的Deepseek模型为基础，讲解如何根据不同场景和任务设计合适的提示词，实现与模型的高效互动。

4. 探索提示词在实际工作中的应用场景：通过案例分析和实践操作，学员将深入了解提示词在各类实际任务中的应用，包括但不限于文本生成、问答系统、信息提取等领域。

实践部分：Deepseek模型演示

在实践环节中，我们将重点通过在QPython平台上部署的Deepseek模型，进行具体的提示词设计与优化。学员将亲自体验如何通过精心设计提示词来引导Deepseek模型进行任务执行，包括文本生成、问题解答等任务。同时，学员将通过调试和反馈，学习如何评估并调整提示词，以达到最佳的模型输出效果。

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