这篇论文介绍了 26 条指导原则，旨在简化查询和提示大型语言模型（LLMs）的过程。研究者们的目标是简化为不同规模的大型语言模型制定问题的各种概念，检查它们的能力，并增强用户对不同规模的大型语言模型在不同提示下行为的理解。论文通过在 LLaMA-1/2（7B, 13B 和 70B）和 GPT-3.5/4 上进行广泛的实验来验证所提出原则在指令和提示设计上的有效性。研究者们希望这项工作能为研究大型语言模型提示的研究者提供更好的指导。其中关于“惩罚”和“奖励”的部分是 AGI 的萌芽吗？

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