提示词（prompt）是一种与生成性人工智能模型（如Kimi）进行交互的方式，它通过简单的语言指令来引导模型产生期望的输出。提示词可以是问题、指令或者任何形式的文本输入，旨在激发模型生成特定类型的响应或完成特定的任务。
提示词工程（prompt engineering）则是一门发挥想象力的艺术，它涉及创造性地设计和优化这些提示词，以便从语言模型中获得最佳的输出结果。在提示词工程中，不需要具备编程经验，创造力和坚持不懈的精神将极大地帮助你在与模型的互动中取得成功。通过不同类型的提示词，如直接提示（Zero-shot）、带有示例的提示（One-shot, few-shots, multi-shots）以及思维链提示（Chain-of-Thought, CoT），可以更有效地指导模型完成各种任务。
例如，直接提示（Zero-shot）是最简单的提示类型，它不提供任何示例给模型，只提供指令。你可以通过提问的形式给出指令，或者给模型一个“角色”，让模型根据这个角色来生成答案。
在进行提示词工程时，可以采用不同类型的提示词来服务于不同的目标，例如：
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而带有示例的提示（One-shot, few-shots, multi-shots）则向模型展示了一个或多个清晰的示例，说明希望模型模仿的内容。这种方法利用了模型上下文学习的能力，效果非常棒。我们可以融合上述的技巧：
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思维链提示（Chain-of-Thought, CoT）鼓励模型在给出答案前进行推理和解释。这种方法适用于需要逻辑推理的复杂任务，可以提高模型输出的准确性。对于相对比较难的任务，可以使用分步指令的方式。
这组数字中的奇数相加得到一个偶数：4, 8, 9, 15, 12, 2, 1。
提示：所有奇数（9, 15, 1）相加后（9 + 15 + 1），实际得到25。所以答案是False。
现在我想知道：这组数字中的偶数相加得到一个奇数吗？：3, 6, 8, 10, 12, 14, 16。
通过这些技巧，可以更有效地与生成性人工智能模型进行互动，实现各种复杂的任务和目标。
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