摇来摇去摇碎点点的金黄
伸手牵来一片梦的霞光
南方的小巷推开多情的门窗
年轻和我们歌唱
摇来摇去摇着温柔的阳光
轻轻托起一件梦的衣裳
古老的都市每天都改变模样
                     🎵 方芳《摇太阳》

大模型中的Prompt Engineering是指为了提高大模型在特定任务上的表现，通过设计和调整输入的"prompt"（提示信息）的方式进行改进。Prompt在这里指的是输入给模型的初始文本或问题，它可以帮助模型理解任务的要求和上下文。

Prompt Engineering的目标是在不修改模型架构或进行大规模训练的前提下，通过优化Prompt的设计来提升模型的性能。一些常见的Prompt Engineering方法包括：

1. Template Prompts：使用预先定义好的模板来构造Prompt。这些模板可以包含任务相关的关键词、问题结构、答案形式等，以引导模型生成更准确和相关的答案。

2. Demonstrative Prompts：为了引导模型生成正确答案，可以提供示例或样本输出作为Prompt的一部分。这些示例可以是任务相关的句子、问题和答案，模型可以通过学习示例来更好地理解任务。

3. Contrastive Prompts：通过构造对比对来指导模型做出正确的预测。对比对由两个相似但存在差异的Prompt组成，模型需要比较它们并推断出正确的答案。

4. Data Augmentation Prompts：通过修改和扩充输入的Prompt来增加模型的训练样本。这可以包括将相似问题进行替换、插入或删除，以扩展模型对不同问题的适应能力。

通过合理的Prompt Engineering，我们可以使大模型更好地适应特定任务，并提高其在问题回答、文本生成等任务上的表现。然而，Prompt的设计需要根据具体任务和模型进行调整和优化，并可能需要进行大量的试验和调整才能达到最佳效果。