探索AI(chatgpt、文心一言、kimi等)提示词的奥秘

大家好,我是老六哥,我正在共享使用AI提高工作效率的技巧。欢迎关注我,共同提高使用AI的技能,让AI成功你的个人助理。

"AI提示词究竟是什么?" 这是许多初学者在接触AI时的共同疑问。

"我阅读了大量关于AI提示词的教程和文章,但当自己尝试应用时,AI的输出往往不尽如人意。" 这种困惑在新手中并不罕见。

"即使借鉴了AI领域专家精心编写的提示词,似乎也难以达到预期的效果。" 这反映出一个普遍现象。

面对这些挑战,本文将分享一些破解之道。

简而言之,关键就在于:实践出真知

接下来,我将详细介绍这一高效的方法。


1. AI:不仅仅是高端工具

首先,让我们重新定义AI。在你的印象里,AI是否是遥不可及的高科技?实际上,它只是一种工具,就像厨房里的锅碗瓢盆一样平常。

对于AI新手而言,首要任务是树立正确的AI观念,去除对AI的神秘感,理解AI提示词的本质。

将AI视为一位"万事通",它能够回应你发出的任何信息,尽管有时它可能会答非所问。我们的目标是通过调整提示词,引导AI按照我们的预期进行输出。

AI提示词,本质上是我们与AI沟通的桥梁。不要将其想象得过于复杂。例如,当你向AI发送"你好",这本身就是一个有效的提示词。

当前的AI技术已经足够成熟,能够解决我们工作和生活中的许多问题。


2. 摒弃"复杂化"思维

在初学阶段,避免陷入"只有复杂的提示词才能解决问题"的误区。

这种思维可能导致你在遇到问题时,认为使用AI提示词过于繁琐,而选择手动解决。

长此以往,你可能会忽略AI提示词的基本应用,从而遇到文章开头提到的问题。

对于初学者来说,比起学习各种经典框架或阅读高质量文章,更重要的是培养使用AI提示词的习惯。

先开始使用AI,然后在实践中发现问题,学习技巧,不断优化,你的AI提示词能力自然会提升。

简而言之:AI提示词是一种工具,你应该在使用中学习技巧,而不是先学习技巧再使用。


3. AI学习路径

在对AI及其提示词有了清晰的认识后,我们来看看如何有效学习AI提示词。

1)培养习惯: 初学者应首先培养使用AI提示词的习惯,熟练掌握如ChatGPT、Kimi等主流AI工具。

2)学习技巧: 在使用过程中,你会遇到各种问题,这时再去学习提示词技巧,阅读高质量文章,或向专家请教。

3)理解原理: 对于那些渴望深入了解AI的极客,进一步学习提示词与大模型交互的原理,包括微调、私有化部署等高级知识。

4)总结: 大部分人通过【培养习惯】和【学习技巧】两个阶段,就能解决许多实际问题。

以长期主义的视角看待AI学习,认识到AI提示词是与AI大模型沟通的基础,是学习其他AI技术的起点。

如果你坚信AI是未来,并渴望在AI时代取得成功,那么打好基础就显得尤为重要。

正如古语所言:"千里之行,始于足下。"


结语

如果你已经花费了大约10分钟阅读并理解了本文的核心思想,并准备开始实践AI的使用,那么你已经在AI领域走在了许多人前面。

关于我

  • 我是老六哥:工作于国内互联网大厂的P8程序员,现专注于教会更多的人如何将AI打造为自己的个人工作助理。
相关推荐
梦云澜3 小时前
论文阅读(十四):贝叶斯网络在全基因组DNA甲基化研究中的应用
论文阅读·人工智能·深度学习
忆~遂愿5 小时前
3大关键点教你用Java和Spring Boot快速构建微服务架构:从零开发到高效服务注册与发现的逆袭之路
java·人工智能·spring boot·深度学习·机器学习·spring cloud·eureka
纠结哥_Shrek5 小时前
pytorch逻辑回归实现垃圾邮件检测
人工智能·pytorch·逻辑回归
辞落山5 小时前
自定义数据集,使用 PyTorch 框架实现逻辑回归并保存模型,然后保存模型后再加载模型进行预测
人工智能·pytorch·逻辑回归
天宇琪云6 小时前
关于opencv环境搭建问题:由于找不到opencv_worldXXX.dll,无法执行代码,重新安装程序可能会解决此问题
人工智能·opencv·计算机视觉
大模型之路6 小时前
大模型(LLM)工程师实战之路(含学习路线图、书籍、课程等免费资料推荐)
人工智能·大模型·llm
deephub7 小时前
十大主流联邦学习框架:技术特性、架构分析与对比研究
人工智能·python·深度学习·机器学习·联邦学习
英国翰思教育8 小时前
留学毕业论文如何利用不同问题设计问卷
人工智能·深度学习·学习·算法·学习方法·论文笔记
gaoenyang7605258 小时前
探索高效图像识别:基于OpenCV的形状匹配利器
人工智能·opencv·计算机视觉
背太阳的牧羊人8 小时前
分词器的词表大小以及如果分词器的词表比模型的词表大,那么模型的嵌入矩阵需要被调整以适应新的词表大小。
开发语言·人工智能·python·深度学习·矩阵