在前面的教程中，我们已经了解到提示可以具有不同的格式和复杂性，包括上下文、指令式提示和多示例提示。然而，更有趣的是，我们可以将这些不同的技巧组合起来，以产生更强大的提示，提高人工智能在不同任务上的性能。
以下是一个示例，演示如何结合上下文、指令和多示例提示来进行分类任务：
背景上下文：
Twitter是一个社交媒体平台，用户可以发布称为“推文”的短消息。推文可以是积极的或消极的。
指令提示：
我们希望能够将推文分类为积极或消极。请确保正确分类最后一个推文。
多示例提示：
- Q: 推文: “今天真是美好的一天！” 这条推文是积极的还是消极的？
- A: 积极的
- Q: 推文: “我讨厌这个班级” 这条推文是积极的还是消极的？
- A: 消极的
- Q: 推文: “我喜欢牛仔裤上的口袋”
- A:
输出
通过这种方式，我们为模型提供了背景上下文，指令以及多个示例，以帮助其正确分类推文。这种组合提示的方法可以提高模型在分类任务中的准确性，因为它综合了多个信息源。
在创建您自己的提示时，考虑如何结合这些不同的元素，以满足您的需求，并确保模型能够更好地理解和执行任务。
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