LLM（大語言模型）性能優化是一個多維度、多層次的系統工程，涉及從提示工程到模型微調，從推理加速到系統架構優化等多個方面。以下是當前主流的優化手段及其技術細節：
一、提示工程（Prompt Engineering）
提示工程是優化LLM性能最直接、成本最低的方法，適用于快速原型開發和初步優化：
- 結構化提示詞：設計清晰、分步驟的提示模板，減少歧義，提高指令遵循度。
- Few-shot Learning：在提示中加入少量示例（如3-5個），引導模型模仿正確輸出格式。
- 思維鏈（Chain-of-Thought, CoT）：讓模型分步推理，提升復雜問題的準確性。
- 動態提示優化：根據模型響應調整提示詞，如增加約束條件或細化問題描述。
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