在提示工程的應(yīng)用中，如何與大模型（如 GPT、BERT 等）高效結(jié)合，是提升 AI 系統(tǒng)性能的核心之一。大模型憑借其龐大的參數(shù)量和強(qiáng)大的語(yǔ)言生成能力，能夠處理復(fù)雜的自然語(yǔ)言任務(wù)。

然而，僅依賴大模型并不能充分發(fā)揮其潛力，提示工程通過(guò)巧妙的提示設(shè)計(jì)，為大模型的高效應(yīng)用提供了新的可能。以下是提示工程與大模型結(jié)合的幾種關(guān)鍵方法。

提示工程不僅可以應(yīng)用于單一的大模型，還可以通過(guò)多模型集成的方式，進(jìn)一步提高系統(tǒng)的表現(xiàn)。大模型通常擅長(zhǎng)處理自然語(yǔ)言任務(wù)，但在特定領(lǐng)域中（如圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別等），其他類型的 AI 模型可能具備更好的專業(yè)能力。通過(guò)提示工程設(shè)計(jì)，用戶可以結(jié)合多個(gè)模型的優(yōu)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)更復(fù)雜的多模態(tài)任務(wù)。

例如，用戶可以設(shè)計(jì)提示，將自然語(yǔ)言任務(wù)的輸出作為輸入引導(dǎo)給其他模型，如將 GPT 生成的文本作為輸入傳遞給圖像生成模型，從而完成圖像描述生成任務(wù)。這樣的提示設(shè)計(jì)可以大幅度提升多模態(tài) AI 系統(tǒng)的協(xié)同工作效率。