提示技术提升大语言模型性能，包括零样本提示、少样本提示和指令提示。零样本提示无需示例，直接描述任务；少样本提示通过提供示例提高模型性能；指令提示直接表达期望输出，适用于具备指令遵循能力的模型。关键在于选择适合的提示技术，确保描述清晰，减少偏见，提高指令遵循能力。

这篇文章详细介绍了大语言模型（LLM）的提示工程策略，强调了建立可靠的评估方法、从简单的提示开始、逐步增加复杂性以及清晰具体地描述期望输出的重要性。文章还探讨了提示组件的结合，如输入数据、示例、指令、指示器和上下文信息，并分析了这些组件如何帮助模型处理复杂问题。