优化大语言模型提示词:平衡效率与用户体验research#llm📝 Blog|分析: 2026年2月19日 18:15•发布: 2026年2月19日 18:09•1分で読める•Zenn LLM分析这篇文章探讨了在大语言模型(LLM)中优化提示词以提高效率和保持积极用户体验之间的关键平衡。 作者的经验强调了不要过度减少信息的重要性,并强调了需要全面的提示词来有效引导 LLM。 当我们完善与生成式人工智能的交互时,这是一个至关重要的提醒。要点•在提示词简洁性和提供必要信息之间取得平衡是 LLM 获得最佳性能的关键。•消除多余的解释和装饰性表达是可以的,但删除关键信息(如质量标准和示例)可能会有害。•备份和仔细审查的增量优化,比剧烈、直接的减少更明智。引用 / 来源查看原文"作者从移除过多信息的错误中吸取了教训,并意识到移除LLM用于判断的信息是错误的。"ZZenn LLM2026年2月19日 18:09* 根据版权法第32条进行合法引用。较旧Google's Gemini 3.1 Pro Soars: Reasoning Performance Doubles!较新Boost LLM Accuracy: The Power of Negative Examples in Prompt Engineering相关分析research大语言模型密码生成:网络安全的新前沿!2026年2月19日 19:02research提升 LLM 准确性:提示工程中负面例子的力量2026年2月19日 18:15research本地AI运动LoRA训练取得惊人成果2026年2月19日 18:02来源: Zenn LLM