本文深度探讨 Prompt 在语言模型交互中的核心意义，全面阐述其设计原则、多样类型，并通过代码示例，展示其于各类自然语言处理任务中的应用。深入研究 Prompt 优化策略及其代码实现，揭示其对提升模型性能的重要作用，同时探讨当下面临的挑战与发展方向。

本文详细介绍了在国内，借助 Hugging Face 平台利用 LoRA 技术进行模型微调以实现监督微调（SFT, Supervised Fine - Tuning）的过程。文章从环境准备、数据处理、模型选择、LoRA 配置、微调训练到最终评估，逐步展开，并配以相应的代码，旨在为其他从业者提供借鉴。