吴恩达提示词工程课

吴恩达提示词工程课：大语言模型时代的高效对话“编程指南”
当ChatGPT以“秒级响应”颠覆信息获取方式，当文心一言、通义千问等大语言模型深入办公、创作、教育场景，一个关键问题逐渐浮出水面：同样使用大语言模型，为何有人能快速得到精准答案，有人却反复“返工”？ 答案或许藏在“提示词（Prompt）”的设计里——这是人与AI对话的“隐形桥梁”，也是大语言模型时代的核心技能。而吴恩达（Andrew Ng）联合DeepLearning.AI推出的《提示词工程课》（Prompt Engineering for LLMs），正是为解决这一痛点而生的“高效对话指南”。

为什么需要“提示词工程”？

大语言模型的本质是“概率预测机器”，其输出质量高度依赖输入的“提示词”。一个模糊的提问，可能让模型在海量数据中“迷失方向”；而一个精准的提示词，则能像“导航仪”般引导模型输出符合需求的结果。
以常见的“文案创作”场景为例：直接输入“写一段产品推广文案”，模型可能生成泛泛而谈的内容；但如果改为“为一款针对25-35岁职场女性的无咖啡因挂耳咖啡写推广文案，需突出‘便携’‘低负担’‘治愈感’三个卖点，风格温暖口语化”，模型的输出精准度会提升70%以上（根据课程中引用的实验数据）。这就是提示词工程的核心价值——通过结构化、目标导向的输入设计，将大语言模型的潜力转化为可落地的生产力。

吴恩达课程的“三大核心模块”

作为人工智能领域的顶尖学者，吴恩达在课程设计中延续了“理论+实战”的经典教学风格，将提示词工程拆解为基础原则、进阶技巧、场景实战三大模块，覆盖从新手到进阶的全学习路径。
1. 基础原则：构建“清晰-可控”的对话框架
课程开篇便强调：“提示词不是‘随便说说’，而是一场‘目标明确的对话设计’。” 吴恩达团队提炼出三个底层原则：

• 明确性：用具体细节替代模糊描述（如“写100字以内的产品介绍”比“简单介绍产品”更有效）；
  

• 结构化：通过“角色设定+任务要求+输出格式”的三段式框架（例：“你是资深旅游博主，需为厦门鼓浪屿撰写一篇适合小红书发布的攻略，包含交通、美食、拍照打卡点，用分点形式呈现”）；
  

  

• 迭代优化：鼓励用户先输出基础提示词，再根据模型反馈调整关键词（如发现模型忽略“性价比”卖点时，在提示词中增加“强调价格优势”的指令）。
  2. 进阶技巧：解锁模型的“隐藏能力”
  掌握基础原则后，课程进一步揭秘“提示词的高阶玩法”。例如：
  

• 少样本学习（Few-shot Learning）：通过提供1-3个示例，让模型快速理解任务模式（如“请模仿以下产品短评的风格写新评论：示例1：‘这款洁面乳泡沫细腻，洗完不紧绷，敏感肌友好，五星推荐！’示例2：‘耳机降噪效果超赞，续航10小时，通勤必备～’ 新评论：针对一款轻便折叠伞”）；
  

• 约束引导：通过“避免”“优先”等限定词控制输出方向（如“避免使用专业术语，优先用生活化表达解释量子计算”）；
  

• 上下文关联：利用“之前对话中提到的XX信息，请结合这一点”等表述，让模型关注历史对话中的关键信息。
  3. 场景实战：覆盖80%高频需求
  课程最受学员好评的部分，是针对办公、创作、教育、客服等四大场景的实战案例。例如：
  

• 产品经理用提示词生成“用户需求文档框架”时，如何通过“限定行业（智能家居）+ 要求模块（背景、功能、验收标准）+ 输出格式（Markdown表格）”提升效率；
  

• 教师用提示词设计“初中数学应用题”时，如何通过“设定难度（中等）+ 关联知识点（一元一次方程）+ 避免超纲”确保题目质量；
  

• 客服用提示词生成“售后问题回复模板”时，如何通过“语气要求（温和专业）+ 关键信息（退换货流程、联系方式）+ 字数限制（200字内）”统一服务标准。

  这门课适合谁学？

  吴恩达在课程简介中明确指出：“提示词工程不是‘程序员的专属技能’，而是所有需要与大语言模型协作的人的‘基础工具’。” 具体来说，以下三类人群尤其需要掌握：

• 普通用户：想高效使用ChatGPT、文心一言等工具完成信息查询、文案创作、学习辅助的个人；

• 内容创作者：需要快速生成短视频脚本、广告文案、新媒体内容的从业者；

• 企业从业者：希望通过大语言模型优化客服、培训、数据分析等流程的职场人。
  在大语言模型“全民可用”的时代，会用工具只是起点，“高效用工具”才是核心竞争力。吴恩达的《提示词工程课》正是一把“钥匙”——它不仅教你如何设计提示词，更在培养一种“目标导向的人机协作思维”。当你能精准“告诉”模型“我需要什么”时，大语言模型才会真正从“玩具”变成“生产力工具”。