随着人工智能技术的迅猛发展，大型语言模型（LLM）已成为自然语言处理领域的核心支柱。如何与这些模型高效沟通、发挥其最大潜力，成为了当前技术人员和内容创作者关注的焦点。在这一过程中，出现了一个关键概念——“LLM习语”，它揭示了模型理解语言的深层方式，成为优化提示工程的利器。 LLM习语指的是那些模型在训练中内化并深刻理解的语言模式或结构。这些习语不需要额外解释，类似于人类语言中的文化隐喻或日常表达，模型通过大量数据训练，构建了对应的逻辑与世界模型，从而自然理解这些格式。例如，JSON格式、Markdown语法以及聊天消息格式，都是典型的LLM习语。
模型不仅识别它们，还能据此调整生成内容的风格与结构。 合理运用LLM习语，无疑提升了与模型的沟通效率。以JSON提示为例，用户如果要求模型返回包含特定键的结构化数据，模型便会进入一种“代码模式”，运用计算机语言的逻辑路径进行思考，这让生成的结果更适合自动化处理和后续调用。然而，若目标是创意写作、灵感生成等自由表达场景，则建议避免严格的JSON格式，因为其结构化限制会束缚模型的发挥。 除了JSON，Markdown语法同样是被模型广泛熟悉的习语。当用户利用Markdown中的标题、列表、加粗、斜体等标记时，模型自然理解这些格式暗示着文本的层次和重点，生成的内容也更符合人类阅读习惯。
类似地，XML格式因其明确的标签标记，被某些模型如Claude特别擅长理解和生成，尤其在需要表达附件或特殊信息块时表现出色。 值得一提的是，当前大多数主流模型都在大量聊天格式数据上训练，因此对用户消息、系统指令和助手回复的模式有高度敏感性。这种聊天格式的习语，使得模型能够自然地完成对话转述、上下文理解和角色切换，极大简化了复杂任务的提示设计。 然而，灵活掌握不同LLM习语背后的含义与使用时机尤为重要。在模型输出时，存在所谓“上下文切换”问题，即模型在处理不同类型表达时，脑中的向量空间和概率路径发生变化，可能导致生成效果不一致。例如，写一封自由诗歌和同样内容以JSON封装，模型会动用不同训练路径，结果呈现差异显著。
这种现象对提示工程提出了挑战。在实际应用中，需要根据目标任务选择合适的习语。若目标是结构严谨、对接程序的自动化系统，则结构化格式如JSON或XML是不二选择；若需开放式对话、创意写作等自由表达，则推荐利用诸如自然语言、Markdown等更具弹性的习语，以激发模型更丰富的创造力。 此外，高级提示设计师还会利用多阶段提示策略，先通过自由文本指导模型生成内容，再通过结构化提示将其转化为特定格式，从而兼顾自由和规范。例如先要求模型写一个故事，然后用XML标签封装重点信息，以达到既生动又便于计算机处理的双重需求。 理解LLM习语还为AI驱动产品的设计带来了深刻启示。
开发者在构建交互系统时，若能顺应模型的内在理解结构，设计符合习语的输入输出格式，不仅能降低模型错误率，还能显著节省调试和维护成本。特别在多模型协作、调用函数接口等复杂场景中，习语成为不同模型间无缝衔接的桥梁，保证信息传递精确且高效。 总结来说，LLM习语不仅是一种语言表达方式，更是连接人类与人工智能认知的桥梁。掌握并巧妙运用这些习语，是提升AI交互水平、推动提示工程技术迈向成熟的关键。无论是创意生成还是自动化处理，理解模型“母语”的内核，都让使用者能够更自然、更高效地激活语言模型的潜力，开启智能时代全新的协作模式。未来，随着模型训练和设计的进一步优化，LLM习语将持续进化，成为AI知识体系中不可或缺的一环。
探索和拥抱这门新语言，将为技术创新和应用落地带来无限可能。
