本文探讨了如何优化大型语言模型（LLM）中的提示（prompt），以更有效地利用这些黑盒模型的能力。传统的优化方法倾向于寻找全局最优解，但在某些情况下这种做法可能表现不佳。通过对提示优化进行深入的研究，作者发现了两个重要洞见：首先，相比于全局最优解的稀有性，局部最优解通常更加丰富且性能良