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。

鸳鸯溪在《自然人类行为》(Nature Human Behaviour)发表的文章中，林志成详细讨论了与大语言模型交互时如何写有效的“指令”。文章认为，精心设计的指令不仅可以提高响应的准确性和相关性，还可以避免由于指令质量不佳而导致的模型表现不佳。

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。”