精彩回顾 | 翻译语言学习遇上提示工程能擦出什么火花？
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本次沙龙分享，世界博士围绕四个方面进行：
（1）提示工程基本概念与核心问题梳理
（2）提示工程基本原则与案例实操演示
（3）有效撰写翻译场景中的ChatGPT提示
（4）有效撰写语言学习中的ChatGPT提示
理论部分
世界博士首先从基本概念出发，简要介绍了提示工程（Prompt Engineering，PE）、提示工程师。接着提到了提示词工程与ChatGPT之间的关联与应用。具体来说，PE可以用来确定ChatGPT生成对话时需要使用的提示词，以确保生成的对话与用户的意图和预期相符。而在生成这些文本时，提示词的设计和使用对于确保文本的准确性、连贯性和自然度非常重要。
在根据提示词生成对话的过程中，语言模型起到了关键一步。语言模型是对人类的语言建立起数字模型，是一个由数学公式构建的模型。接下来世界博士拓展讲解了语言模型（统计语言模型、神经网络语言模型、预训练语言模型、大语言模型）返回的结果是否为概率问题，以及如何计算概率。此外，世界博士又详细的分享了提示技术相关的基本术语，例如零样本提示、少样本提示、Zero-Shot Chain of Thought等。
实操演示
紧接着，世界博士针对提示工程的基本原则（如信息完整、简洁易懂，减少歧义、语法、拼写及标点正确、善用分隔符、构建结构化prompts等）和实操技巧进行介绍。例如，提及prompt常见的使用方法以及技巧，包括基础格式文本概括、问答格式、多轮对话式格式、序列任务格式、代码生成、文本分类，推理等，并推荐和介绍了典型的Prompt Framework (CRISPE)给大家，分享如何使用该框架撰写适用于垂直领域（如翻译实践、语言学习）的有效prompts。
本次沙龙的重点内容是学习如何有效撰写翻译场景和语言学习场景中的ChatGPT提示。在该部分，世界博士参考已有相关研究成果和参考资源，结合翻译实践和语言学习实际场景需要，撰写或改写了诸多有效的结构化prompts（如图所示），并详细讲解如何撰写结构化的prompts及其注意事项。这些结构化的prompts可大大提升我们在翻译和语言学习过程中与ChatGPT交互的有效性及效率。对具体内容感兴趣的小伙伴可以戳文末的回放链接查看哦~
互动环节
学员们热情高涨，纷纷提问，如提示工程师都做些什么事情？提示工程（Prompt Engineering）究竟有何魔力？与ChatGPT之间有何关联？世界博士一一做了解答。
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