课程简介
大语言模型在过去几年中已经被广泛研究和探讨，然而如何有效地将这些技术转化为企业的实际生产力仍然是业界面临的一大课题。提示词工程（Prompt Engineering）作为大语言模型应用领域的新兴趋势，正在展现其巨大的应用价值。凭借对提示词的精确设计和优化，企业可以显著提升模型的性能，减轻大语言模型对海量数据的需求，并且在部署时更加高效和成本可控。通过提示词工程，企业能够在复杂的实际应用场景中更好发挥大语言模型的潜力，解决在效果调优、数据隐私保护和部署成本方面的诸多难题，真正实现技术的落地与生产力转化。
本次分享将阿里信息平台在大语言模型应用上的具体探索与实践经验，聚焦于prompt工程展现。通过详细的案例分析和技术剖析，为更多企业在大模型技术落地过程中提供有益的参考和借鉴，共同推动大语言模型技术在企业中的有效应用。
课程收益
1、帮助学员了解聚焦于prompt工程，大语言模型应用上的具体探索与实践经验
2、帮助学员了解详细的案例分析和技术剖析，如何解决实际业务问题上的心得体会
3、帮助学员掌握企业大模型技术落地过程中提供有益的参考和借鉴，共同推动大语言模型技术在企业中的有效应用
受众人群
企业管理者，IT行业从业者及其他对大模型提示词工程感兴趣的人员
课程周期
3H
课程大纲
标题 | 授课内容 |
一、大语言模型的背景，将LLM技术转化为企业生产力 | 1. 提示词工程在大模型应用中的一项关键技术诠释 |
二、LLM的潜力与挑战 | 1. 强调LLM在理论中的强大能力，但指出在实际应用中企业面临的诸多挑战，如效果调优、业务定制需求、迭代周期与部署成本。 2. 设立一个槽点：即目前的困境和需求 |
三、Prompt工程的兴起 | 1. 解释提示词工程的原理和其在LLM应用中的重要性。 2. 通过对比传统方法如SFT等，展示Prompt工程的优势 |
四、Prompt工程的核心价值 | 1. 深入讨论提示词工程如何在实际应用中提升模型表现。 2. 以具体方法说明，展示提示词工程在效果调优和灵活性方面的作用 |
五、实际应用案例 | 1. 提供具体的企业内应用案例，展示Prompt工程在不同领域和业务中的成功应用。 2. 通过真实数据和成果，增强可信度和吸引力。 3. 讨论Prompt工程的发展前景，展望下一步可能的技术突破和应用扩展。 4. 随着大模型能力的进一步提升，prompt可以更充分的发掘模型潜力 5. 业界其他的前沿技术，如agent技术，与prompt工程紧密相关 |
六、总结与讨论 | 1. 总结与讨论 |
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