大语言模型运用深度学习技术模拟人类大脑的神经网络，根据用户的指令生成文本等内容。与传统软件不同，它能够解析自然语言命令，并在多种任务中表现出色，因而既用户友好又具有多样性。文章指出：“与大语言模型的互动看似非常简单：只需输入一个问题，立刻得到回答。然而，有效地与这些模型互动实际上比最初看起来的要更为复杂和细致。”

为了克服这一挑战，文章给出了一系列策略，包括明确指令、分解复杂任务、增加相关上下文、使用角色扮演以及提供具体示例等。此外，文章还强调了“指令工程”的重要性。这是一种通过精确控制输入指令来优化大语言模型输出的技术。