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机构名称：
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像大型语言模型（LLMS）这样的通用AI已从简单的下一个字预测变量[7]演变为实现复杂用户需求的强大助手[23，48，53]。LLM指导遵循的这种改进鼓励用户将日益复杂的任务委托给这些模型。在迅速工程的早期，用户主要致力于完善简单说明的单词以提高LLM输出质量[26，61]。今天，提示类似于定义LLM角色，人类偏好和其他特定于任务的详细“论文”。这些提示不是一次性的小要求，而是开始为程序的结构提供动力。一方面，设计师和开发人员现在为LLM代理（例如Devin，Swe-Agent）编写功能描述，以转换为可执行的软件代码[27，58，68，72]。另一方面，每天的用户可以编写复杂的提示，以将通用LLM量身定制为特殊用途的LLM应用程序。例如，LLM应用程序（或GPTS）如Trip Advisor 1
arxiv：2409.08775v1 [cs.hc] 2024年9月13日
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