From be8e47fcacbe68c13c8a630c44e14a9745d89194 Mon Sep 17 00:00:00 2001
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Date: Sat, 22 Jul 2023 21:32:47 +0800
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 因此，本课程将重点介绍针对指令微调 LLM 的最佳实践，我们也建议您将其用于大多数使用场景。当您使用指令微调 LLM 时，您可以类比为向另一个人提供指令（假设他很聪明但不知道您任务的具体细节）。因此，当 LLM 无法正常工作时，有时是因为指令不够清晰。例如，如果您想问“请为我写一些关于阿兰·图灵( Alan Turing )的东西”，在此基础上清楚表明您希望文本专注于他的科学工作、个人生活、历史角色或其他方面可能会更有帮助。另外您还可以指定回答的语调， 来更加满足您的需求，可选项包括*专业记者写作*，或者*向朋友写的随笔*等。
 
-在使用这类大语言模型时，清晰的提示词尤为重要。提示词就像提供给助手的指令。如果指令不明确，语言模型就无法正常工作。本书的下一章将详细阐释提示词设计的两个关键原则：**清晰明确**和**给予充足思考时间**。希望这本书能成为读者开发大语言模型应用的有效指导。
+如果你将 LLM 视为一名新毕业的大学生，要求他完成这个任务，你甚至可以提前指定他们应该阅读哪些文本片段来写关于 阿兰·图灵 的文本，这样能够帮助这位新毕业的大学生更好地完成这项任务。本书的下一章将详细阐释提示词设计的两个关键原则：**清晰明确**和**给予充足思考时间**。