"忘了","记不清了","有点印像"
"能给点提示吗?"
......
"哦,想起来了,是这样的。。。。。。"
这就是提示的作用:通过关键信息、结构化信息提示,引导完整的、正确的信息输出
AI Prompt,人工智能提示词,指导AI输出所相要的内容
一段文字、信息,提示、引导,AI输出的上下文提示信息,帮助AI理解输入者的意图、做出正确响应
大语言模型生成内容时,会先处理 Prompt,再根据对其的理解进行输出;大语言模型是根据输入上文,来预测下一个词出现的概率,逐字生成出下文。
Prompt=任务+内容主体+需要的细节(可选)+答案的形式(可选)
-- 参考,秒懂AI|Prompt是什么?好的Prompt又是什么?
如何提升生成式AI内容的准确性、有效性、符合性:使用经过加工的 Prompt.
5W1H: 谁、什么时间、什么地点、做什么、为什么、怎么样
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准确表达意图:要什么,做什么(具体的,准确的在不足够了解你之前,AI不会猜出人的心思,如果有那是一本正经的胡说八道)
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强调关键说明:为什么,怎么样(让AI理解你想要的有什么区别于其他的、特色的,形容词、副词更能对Prompt有清晰的表述)
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准确描述场景:谁,时间,地点,如何展示
如写文章:先列大纲,提纲携领,统领全局,不跑题
如画素描:先构图,再打草稿,后定义细节、特色
AI,像人一样的思考、行为?
试着举个例子:
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| 穿红衣、唐装、瘦瘦的美女 | "美女"是对容貌美丽的女性的赞美和称呼。这个词语在不同的文化和语境中可能有不同的定义和评价标准,但通常都强调了女性的外貌吸引力。 然而,值得注意的是,外貌并不是评价一个人的唯一标准。每个人都有自己的独特之处,包括个性、才华、智慧等等。因此,我们应该尊重每个人的独特性,不要仅仅以外貌来评判一个人。 同时,也要意识到"美女"这个称呼可能带有一定的主观性和偏见。不同的人对于美的定义和喜好可能有所不同,因此我们应该避免使用过于狭隘或片面的标准来评价一个人的外貌。 总之,"美女"是对容貌美丽的女性的赞美,但我们应该尊重每个人的独特性,不要仅仅以外貌来评判一个人,并避免使用过于主观或片面的标准来评价一个人的外貌。 |
| 画个美女 | 穿红衣、唐装、且身材瘦瘦的美女,这样的描述非常具体且富有画面感。这样的女性通常给人一种古典与现代相结合的美感,红衣象征着热情与活力,而唐装则带有浓厚的中国传统文化元素,显得既优雅又大方。 红衣能够凸显女性的肤色和气质,让人眼前一亮。唐装的设计往往注重线条的流畅和剪裁的精致,能够很好地展现女性的身材曲线,尤其是瘦瘦的女性穿上唐装,更能突显其身材的修长和匀称。 当然,美是多元化的,不仅仅是外表上的。这样的女性如果还具备内在的品质和才华,那么她的美将更加立体和动人。我们应该尊重并欣赏每个人的独特之处,包括她们的外貌、性格、才华等等。 总之,穿红衣、唐装、瘦瘦的美女是一种非常吸引人的形象,但我们应该更加关注她们内在的品质和才华,以及她们所展现出的多元化美。 |
| 画个美女 -- 是AI画的?还是借用别人的图? | |
| 画个穿红衣、唐装、瘦瘦的美女 -- 是AI画的?还是借用别人的图? | |
| 画个雪山之中,穿红衣、唐装、瘦瘦的古典美女 | |
看一下AI给出的Prompt:我画好了,欢迎对我提出反馈和建议,帮助我快速进步。你可以完整描述你的需求来继续作画,如:"帮我画深海里的古风女孩,侧脸美颜,甜美微笑"。
-- 文心一言
AI Prompt,即"人工智能提示词",在自然语言处理(NLP)领域扮演着至关重要的角色。以下是对AI Prompt的详细解析:
一、定义与核心价值
AI Prompt是一种"输入方式",通常为一段文本或信息,用于指导AI模型生成所需的输出。它是连接用户与AI模型的桥梁,通过提供必要的提示或输入,引导AI系统做出回应。AI Prompt的核心价值在于其灵活性和泛化能力,能够引导模型完成多样化的任务,包括但不限于文本生成、问答推理、情感分析等。
二、应用场景
文本生成与内容创作:通过提供不同风格和主题的Prompt,用户可以引导模型生成符合要求的文本内容,如新闻报道、小说故事、诗歌散文等。这种自动化生成文本的能力不仅提高了内容创作的效率和质量,还为创作者提供了更多的灵感和选择空间。
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问答与推理:通过设计合理的问题和上下文信息,用户可以引导模型进行准确的回答和推理。这种能力在知识问答、法律咨询、医疗诊断等领域具有广泛的应用前景。
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搜索引擎优化:Prompt技术可以通过提供更为详细的提示词和上下文信息来优化搜索过程,提高搜索效率和准确性。特别是在处理跨语言搜索时,Prompt技术的优势更加明显。
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教育与培训:通过为学生提供个性化的学习资源和辅导服务,Prompt技术可以帮助他们更好地理解和掌握知识点,提高学习效果和学习兴趣。
三、类型与示例
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描述性Prompt:用于描述或询问具体信息,如"生成一幅描述太阳系的图像"。
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指令性Prompt:指导AI执行特定的任务或操作,如"写一个Python脚本来排序一个数字列表"。
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情感性Prompt:探讨或表达情感、感受或心态,如"如果一个圆的半径是5米,那么它的面积是多少"。
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咨询性Prompt:提供分析、见解或建议,如"给一位希望提高时间管理技能的专业人士提供建议"。
四、技术挑战与未来展望
尽管AI Prompt技术已经取得了显著的发展成果,但仍面临一些技术挑战,如如何更准确地捕捉用户的真实需求、如何提升模型的生成效果和泛化能力等。未来,随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展,AI Prompt技术有望实现更加全面和深入的发展。例如,将Prompt技术与图像、语音等非文本领域相结合,实现多模态信息的融合处理;根据用户的偏好和需求定制个性化的Prompt模板和生成策略;通过自动化算法对Prompt进行优化和调整,以提高生成效率和质量稳定性等。
综上所述,AI Prompt作为自然语言处理领域的一项关键技术,具有广泛的应用前景和巨大的发展潜力。通过不断的技术创新和优化,AI Prompt有望为人类带来更多便捷和高效的服务体验。