GPT在处理Prompt时，GPT模型将输入的文本(也就是Prompt) 转换为一系列的词向量。然后，模型通过自回归生成过程逐个生 成回答中的词汇。在生成每个词时，模型会基于输入的Prompt以 及前面生成的所有词来进行预测。这个过程不断重复，直到模型 生成完整的回答或达到设定的最大长度。
提示工程(Prompt Engineering)是新兴起的概念：关注提示词开发和优化，帮助用户将大语言模型(Large Language Model,LLM)
用于各场景和研究领域，通过问题、指令、示例文本或其他方式，用于引导模型生成适当的响应或输出。
·掌握提示工程相关技能将有助于用户更好地了解大型语言模型的能力和局限性。提高模型的可用性和用户体验，并减少不符合预期 的输出。
·利用提示工程来提升大语言模型处理复杂任务场景的能力，如对话系统、文本生成、机器翻译、算术推理能力。
·开发人员可通过提示工程设计、研发强大的工程技术，实现和大语言模型或其他生态工具的高效接轨。
提示工程不仅仅是关于设计和研发提示词。它包含了与大语言模型交互和研发的各种技能和技术。Prompt工程师需要深入理解语言模
型的特性和行为，分析和理解数据集，并设计合适的提示来引导模型生成准确、有用和符合上下文的文本。
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