引言与背景
在当今时代，人工智能（AI）技术的迅猛发展引起了全球的关注。大模型，作为人工智能领域的一个关键突破，已经成为推动科技进步的重要力量。大模型，通常指的是那些拥有千亿甚至万亿参数量的深度学习模型，它们在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域展现了卓越的表现。然而，随着大模型的应用越来越广泛，如何有效地对它们进行常识推理，已经成为一个亟待解决的问题。
常识推理是人工智能中的一个重要研究方向，它涉及到机器如何理解和应用现实世界中的常识知识。传统的AI系统往往依赖规则和大量手工编写的代码，而大模型的引入为常识推理提供了新的可能性。通过大量的数据训练，大模型能够自动地学习到一些基本的常识，例如“猫是哺乳动物”或“下雨时可能会打伞”。然而，这还远远不够，因为现实世界的复杂性远非简单的数据或规则所能覆盖。
提示词（prompts）在这种背景下起到了至关重要的作用。提示词是一种引导大模型进行特定任务或推理的输入。一个好的提示词能够引导大模型正确地理解和生成相应的输出。例如，在一个问答系统中，提示词可以是一个问题，而大模型则根据这个问题生成相应的答案。
本篇文章将深入探讨大模型常识推理和提示词构建现实世界知识的主题。文章将分为以下几个部分：
- 大模型基础：介绍大模型的基本原理和训练方法。