谷歌发布69页白皮书：如何通过提示工程优化AI模型
发布时间：2025-04-11 10:58:48 | 责任编辑：字母汇 | 浏览量：34 次
谷歌近日发布了一份长达 69页 的白皮书，系统阐述了提示工程（Prompt Engineering）的核心理念与最佳实践。这份文档为开发者、研究人员以及AI从业者提供了全面的指导，旨在优化与大型语言模型（LLM）的交互效果，提升生成内容的质量与精准度。
提示工程作为与AI模型沟通的桥梁，直接影响模型输出的准确性和实用性。白皮书中指出，通过精心设计的提示，用户可以引导模型完成从简单问答到复杂推理的多种任务。文档详细介绍了提示工程的演变历程，强调其在自然语言处理领域的关键作用。无论是企业级应用还是个人开发，掌握提示工程都能显著提升AI模型的性能表现。
白皮书深入探讨了多种提示技术，包括：零样本提示（Zero-Shot Prompting）、单样本提示（One-Shot Prompting）、少样本提示（Few-Shot Prompting）、思维链提示（Chain-of-Thought，CoT）、ReAct提示以及代码提示。这些技术各有适用场景，白皮书通过案例分析展示了如何根据任务需求选择合适的提示策略。
白皮书还总结了一系列提示工程的最佳实践，强调清晰、简洁与结构化的提示设计原则。例如，明确任务目标、提供充足上下文、以及指定输出格式能够显著降低模型生成歧义的可能性。此外，文档建议开发者通过迭代测试不断优化提示，逐步接近理想输出效果。对于复杂任务，白皮书推荐将任务拆解为多个子步骤，通过多轮提示逐步引导模型完成。
谷歌此次发布的白皮书不仅为提示工程领域提供了权威参考，也进一步推动了AI技术的普及与规范化。随着大型语言模型在各行业的应用日益广泛，提示工程的重要性愈发凸显。这份文档的发布无疑将激励更多开发者探索高效的模型交互方式，为AI应用创新注入新动力。未来，提示工程可能进一步与自动化工具结合，例如通过AI生成优化提示，或实现跨模型的提示标准化。这些趋势将为开发者提供更大便利，同时降低技术门槛。
白皮书地址：https://aigc.izzi.cn/article/bulletin/2025-4-11
亚马逊 CEO 安迪·贾西（Andy Jassy）在2024年度致股东信中强调，公司将在2025年投入1000亿美元用于AI相关基础设施，包括数据中心、自研AI芯片（如Trainium2）和生成式AI服务能力建设。贾西表示，这些投资将推动AI成本下降，并带来长期回报。
关键要点：
- 千亿美元投资计划
- 亚马逊2025年资本支出预计达1000亿美元，远超Alphabet（750亿美元）和微软（800亿美元）的AI投资规模。
- 资金主要用于AWS的AI基础设施，包括数据中心、网络设备和AI芯片研发。
- 自研AI芯片降低成本
- 亚马逊推出的Trainium2芯片比传统GPU实例性价比高30%-40%，未来还将推出更先进的3nm工艺Trainium3，性能预计再提升4倍。
- 贾西预测，随着芯片优化、模型压缩和计算架构改进，AI推理成本将大幅下降。
- AI业务高速增长
- 亚马逊AI收入实现三位数年增长率，年收入规模已达数十亿美元。
- 公司正在开发1000多个生成式AI应用，涵盖电商、医疗、流媒体等领域。
- 长期战略：AI重塑客户体验
- 贾西认为，AI将彻底改变所有客户体验，企业必须大规模投资才能避免被淘汰。
- AWS正在构建“AI超级集群”（如与Anthropic合作的Project Rainier），以支持更大规模的AI训练和推理。
行业影响
亚马逊的巨额投资凸显了AI基础设施的竞争加剧，尤其是在数据中心、芯片和云计算领域。其自研芯片策略可能减少对英伟达GPU的依赖，并推动AI服务成本下降，使更多企业能够采用AI技术。
贾西强调，当前的投入是为了未来5-10年的行业领先地位，而AI的规模化应用将带来长期收益。
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