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Prompt 有哪些范式

Answer

以下是关于 Prompt 范式的相关内容:

基础篇

  • 起手式因人而异,可根据不同作图需求尝试不同场景下的“范式”,如面向人像、风景、物品生成等。
  • 人像生成的反向提示词包括不要出色色、不要出错手错脚错身体、不要低质量图、不要水印等,也鼓励自行梳理。
  • 其他注意事项:越重要的 tag 越往前放;同类型 tag 放在一起;控制 tag 总数在 75 个以内;无关紧要的 tag 不要留。

原理与应用

  • 简单来说,Prompt 是和大模型交互的语言模板,用于输出对大模型响应的指令,提升回答准确性。
  • 从专业角度,Prompt 给大模型提供模板,包括要求、输入和输出限制,让大模型在限制下得出概率最大的答案。

法律人视角

  • Prompt 指给人工智能系统提供的信息或问题,引导其产生特定回答或执行特定任务。
  • 建议框架及格式:CRISPE,包括 Capacity and Role(能力与角色)、Insight(洞察)、Statement(陈述)、Personality(个性)、Experiment(举例)。并分别举例说明了每个部分的具体内容。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

Prompt的专场教程-基础篇

本来是写起手式,但是起手式这玩意儿基本上可以一人一个样,我看了很多人的图,基本上难以评价说怎样的起手式是更好的,我希望可以多几套起手式以应对不同的作图需求。所以我在有限的绘图经验上,尝试给出不同场景需求下的“范式”。大家可以在入门阶段先复用这些tag组合,再根据自己对画面的要求补充tag,看看生成的质量是不是比自己直接写有所提高。注意代码块里面的内容,#后面的是注释说明,不要照抄到你的prompt。使用prompt的时候,请在自己的需求上再添加或修改tag1.面向人像生成的2.面向风景生成的3.面向物品生成的4.我用来人像生成的反向提示词Negative Prompt基本上就是不要出色色,不要出错手错脚错身体,不要低质量图,不要水印等等的tag大集合。我也鼓励大家尝试自己梳理一套自己的反向提示词,会更有感性体会。当然还有其他不同场景的需求也可以写一些范式,可我最希望大家能不拘泥于我的提供的一点点,而是让我通过这三个tag组合的范式,去激发大家创作的灵感。对,记得多去网站上看别人的帖子,阅读别人写的prompt,博采众长也好,总之读书破万卷下笔如有神,读帖若是破万条,出图仿佛真有神。[heading2]其他注意事项[content]1.越重要的tag,越要往前放;2.按照结构,把同类型的tag放在一起;3.控制tag总数在75个以内,计数按照逗号来计算;4.无关紧要的tag不要留,心狠手辣才能让SD给你好好干活。

从原理到应用一次讲清楚 Prompt

原创小宝聊AI小宝聊AI 2024-01-30 00:12发表于浙江小宝聊AI十年大厂架构师,专注于大模型技术和应用29篇原创内容公众号本文长度5000字阅读时长预计需要20分钟本文目录一、什么是Prompt二、用更加专业的方式定义Prompt三、用数学来理解Prompt四、NLP发展的四大范式五、为什么Prompt可以减少幻觉六、Open AI()提供的最佳实践七、可以直接使用Prompt的关键框架八、为什么使用框架的效果好[heading2]1、什么是Prompt[content]简单来说,其实是一套你和大模型交互的一种语言模板。通过这个模版,你可以输出你对于大模型响应的指令,用于大模型应该具体做什么指定,完成什么任务,如何处理具体的任务,并最终输出你期望的结果。虽然大模型具有基础的文字能力,能够理解你对于模型说的大部分话,但是为了达成大模型更好的回答效果,需要通过Prompt,来提升模型返回的准确性。如果说,过去的时代,人机交互的主要方式是通过代码,那么我认为在大模型时代,交互语言的主要方式其实是Prompt。[heading2]2、用更加专业的方式定义[content]Prompt大模型的本质是一个基于语言的概率模型,他返回他觉得概率最大的内容。如果是直接问大模型,没有提供Prompt,相当于大模型随机给出他的答案。有了Prompt,其实是给了一个模板,这个模板包括了对于模型的要求,输入和输出的限制,大模型在这个限制之下,去得到概率最大的答案。

潘帅:手把手分享法律人如何用好AI — Prompt篇

律师如何写出好的Prompt1.什么是Prompt?Prompt指的是给人工智能(AI)系统提供的信息或者问题,用来引导AI产生特定的回答或者执行特定的任务。就像你在聊天时提出的问题一样,Prompt是启动对话或者引导对话方向的起点。对于AI来说,一个好的Prompt可以帮助它更准确地理解你的需求,并给出更相关、更有用的回答。简言之,Prompt就像是你对AI说的一句话,告诉它你想要它做什么。2.Prompt的建议框架及格式第一种:CRISPEC apacity and R ole(能力与角色)I nsight(洞察)S tatement(陈述)P ersonality(个性)E xperiment(举例)举例:Capacity and Role,你希望它的角色和能力:比如:你是一名专注于民商事法律领域的律师,擅长案例研究、法律条文检索以及案件策略分析。通过赋予AI这样的角色,我们能够更有效地利用它的数据处理和模式识别能力,从而提升律师的工作效率。Insight,提供背景信息和上下文:比如,处理一起复杂的合同纠纷案件,我们可以向AI提供案件的关键事实、相关法律以及案件涉及的背景。这样,AI在输出答案的时候,能提前理解案件的来龙去脉,为律师提供更精准的辅助。Statement,你希望AI做什么:比如:直接明确期望AI完成的任务是什么。以合同纠纷案件为例,我们可以要求AI总结此案件中双方的诉求、检索法条、预测可能的判决结果。Personality,你希望AI以什么风格或方式回答你:

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PromptEnhancer
以下是关于 PromptEnhancer 的相关信息: PromptEnhancer 是一款自动生成/优化 prompt 的工具。 在对最流行的“AI 提示生成器”的比较分析中,针对“作为一名 IT 学生,为我的高级项目提出想法;我想要关于学生帮助大学学生的想法”这一测试种子提示,PromptEnhancer 在实验中的成绩为 4 胜 0 负。 相关链接:https://flowgpt.com/prompt/sbuYQwUq_8v8fafR5zJuB
2025-04-20
能画技术路线图的prompt
以下是关于能画技术路线图的 prompt 相关内容: Midjourney Bot 的 Prompt 类型: 基本 Prompts:可以只是一个单词、短语或表情符号。 高级 Prompts:包括一个或多个图片 URL、多个文本短语以及一个或多个参数。其中,图片 URL 始终位于 prompt 的最前面,以影响完成结果的风格和内容。提示文字是对希望生成的图像的文本描述,精心编写的提示有助于生成惊艳的图像。参数可以改变生成图片的方式,需放在提示语的末尾。 ComfyUI Flux 与 runway 制作绘画视频: 生成图片:提示词告诉 flux 生成一张技术草图,如 CAD。 绘制的视频:在 runway 里面,使用提示词从空白页面开始逐行创建,并把生成的图片作为尾帧。 草图上色:使用 flux 的 controlNet,depth 固定,目前 Union 版本不建议权重调太高,结束时间也需注意。 Prompt engineering(提示工程): 开发测试用例:定义任务和成功标准后,创建多样化的测试用例,包括典型示例和边界情况,以确保提示具有鲁棒性。 设计初步提示:制定初步提示,概述任务定义、良好响应的特征及必要上下文,添加规范输入和输出的示例供参考。 根据测试用例测试提示:使用初步提示将测试用例输入,评估模型响应与预期输出和成功标准的一致性,使用一致的评分标准进行系统性的性能评估。
2025-04-19
整理会议纪要的prompt
以下是一些关于整理会议纪要的 prompt: 【?会议精要】整理生成高质量会议纪要,保证内容完整、准确且精炼。 会议记录员:将会议浓缩成简明摘要,包括讨论主题、重点内容、行动事项。 CEO 秘书会议纪要:专注于整理和生成高质量的会议纪要,确保会议目标和行动计划清晰明确。需严格遵守信息准确性,不对用户提供的信息做扩写,仅做信息整理,将一些明显的病句做微调。
2025-04-15
作为一个想要使用AI工具提升工作效率的AI小白,我已经学习了怎么编写prompt,接下来我应该学习什么
如果您已经学习了如何编写 prompt ,接下来可以学习以下内容: 1. 理解 Token 限制:形成“当前消耗了多少 Token”的自然体感,把握有效记忆长度,避免在超过限制时得到失忆的回答。同时,编写 Prompt 时要珍惜 Token ,秉承奥卡姆剃刀原理,精简表达,尤其是在连续多轮对话中。 熟练使用中英文切换,若 Prompt 太长可用英文设定并要求中文输出,节省 Token 用于更多对话。 了解自带方法论的英文短语或句子,如“Chain of thought”。 2. 学习精准控制生成式人工智能:重点学习提示词技术,编写更清晰、精确的指令,引导 AI 工具产生所需结果。 探索构建智能体(AI Agents),将工作单元切割开,赋予其特定角色和任务,协同工作提高效率。 在实际应用中遵循准则,如彻底变“懒人”、能动嘴不动手、能让 AI 做的就不自己动手、构建自己的智能体、根据结果反馈调整智能体、定期审视工作流程看哪些部分可用更多 AI 。 3. 若想进一步提升: 学习搭建专业知识库、构建系统知识体系,用于驱动工作和个人爱好创作。 注重个人能力提升,尤其是学习能力和创造能力。 您还可以结合自身生活或工作场景,想一个能简单自动化的场景,如自动给班级孩子起昵称、排版运营文案、安排减脂餐、列学习计划、设计调研问卷等。选一个好上手的提示词框架开启第一次有效编写,比如从基础的“情境:”开始。
2025-04-15
对于用cursor来开发,有没有好好用prompt来使cursor变得更加好用
以下是关于如何用 prompt 使 Cursor 变得更好用的相关内容: 在 prompt 方面,Devin 有一个特别有帮助的文档(https://docs.devin.ai/learnaboutdevin/prompting),它会教您什么样的 prompt 在与 Devin 沟通时最有效,比如明确定义成功的标准,如跑通某个测试或访问某个链接能对得上等。将同样的原则应用到 Cursor 中,会发现 Cursor 变得聪明很多,能自主验证任务完成情况并进行迭代。 Cursor 在生成单测方面表现出色。相对 GPT 等工具,Cursor 解决了上下文缺失和难以实现增量更新的问题。它可以向量化整个代码仓库,在生成单测代码时能同时提供目标模块及对应的上下游模块代码,生成结果更精确。例如,使用适当的 Prompt 能返回基于 Vitest 的结果,调整成本较小。 Cursor 支持使用.cursorrules 文件设定项目的系统提示词,针对不同语言可设定不同的 Prompt。@AIChain 花生做了一个 Cursor 插件解决提示语管理问题,可选择不同的.cursorrules 文件,还可从 https://cursor.directory/ 和 https://cursorlist.com/ 寻找提示词。此外,还有一个提示语小技巧,给已有的提示语追加上特定规则,可使模型在搜索资源和思考时默认使用英语,回复转换成中文,或更灵活地根据提问语言进行回复。
2025-04-14
有什么 prompt engineering 的好材料
以下是一些关于 prompt engineering 的好材料: 文本类 Prompt 网站: Learning Prompt:授人以渔,非常详尽的 Prompt 学习资源,包括 ChatGPT 和 MidJourney,网址: FlowGPT:国外做的最大的 prompt 站,内容超全面,更新快,网址: ChatGPT Shortcut:ChatGPT 提示词网站,提供了非常多使用模板,简单修改即可指定输出,网址: ClickPrompt:轻松查看、分享和一键运行模型,创建 Prompt 并与其他人分享,网址: Prompt Extend:让 AI 帮你自动拓展 Prompt,网址: PromptPerfect:帮你自动优化提示词,你可以看到优化前后的对比,网址: PromptKnit:The best playground for prompt designers,网址: PromptPort(支持中文):AI Prompt 百科辞典,其中 prompts 是聚合了市场上大部分优质的 prompt 的词库,快速的寻找到用户需求 prompt,网址: Prompt Engineering Guide:GitHub 上点赞量非常高的提示工程指南,网址: Claude 3.7 核心提示词相关: 您可以在中找到他们往期开源的更多系统提示词,涵盖了从 Claude 3 Haiku 到现在所有的模型。 一泽 Eze 整理的相关学习资料: Claude 3.5 sonnet 内置提示词详细拆解与解说:https://mp.weixin.qq.com/s/0R4zgH3Gc5TAfAPY1oJU4A Anthropic 的三位顶级提示工程专家聊《如何当好的提示词工程师》:https://mp.weixin.qq.com/s/VP_auG0a3CzULlf_Eiz1sw 往期 Claude AI 核心系统提示词:https://docs.anthropic.com/en/releasenotes/systemprompts Claude 官方用户手册 提示工程指南:https://docs.anthropic.com/en/docs/buildwithclaude/promptengineering/overview Claude 官方提示库:https://docs.anthropic.com/en/promptlibrary/library 基本概念: 简单的提示词可以包含指令、问题等信息,也可以包含上下文、输入或示例等详细信息,以更好地指导模型获得更好的结果。 当使用 OpenAI 的聊天模型时,可以使用 system、user 和 assistant 三个不同的角色来构建 prompt,system 有助于设定 assistant 的整体行为。 提示工程就是探讨如何设计出最佳提示词,用于指导语言模型帮助我们高效完成某项任务。
2025-04-12
AI训练范式革命
以下是关于 AI 训练范式革命的相关信息: Prime Intellect: Intellect1 是业界首个采用去中心化训练方式的大规模语言模型,模型规模达到 10B 参数量级,采用跨地域分布式训练架构,横跨 3 大洲 5 国,整合 112 台 H100 GPU 算力,训练过程实现 83%的算力利用率,验证了去中心化训练在大模型构建中的技术可行性。该公司为美国初创公司 Prime Intellect,专注去中心化 AI 技术的研发与创新。产品入口完全开源,开放基础模型、检查点、微调模型、训练数据及 PRIME 训练框架等全套技术资源。 GPT4.5: 通过扩展无监督学习和思维链推理两种范式来提升 AI 能力。扩展思维链推理可让模型在回应前思考,从而处理复杂的 STEM 或逻辑问题;扩展无监督学习能提高世界模型的准确性、降低幻觉率并改善联想思维。GPT4.5 是在扩展无监督学习范式上的新进展。 开发了新的可扩展对齐技术,能训练更大更强的模型,并使用来自较小模型的数据,提高了 GPT4.5 的可操纵性、对细微差别的理解和自然对话能力。 GPT4.5 在多样化的数据集上进行了预训练和后训练,包括公开数据、来自数据合作的专有数据和内部开发的自定义数据集。数据处理流程包括严格过滤以保证数据质量和降低潜在风险。 内部测试人员称 GPT4.5 热情、直观和自然,在处理情感类查询时表现出色,在创意写作和设计方面有较强能力。 医疗 AI 领域: 图像理解在医疗领域率先实现商业化,科技巨头深耕医疗 AI 研发,学术界取得突破性进展,行业权威对医疗 AI 持积极态度。 多模态识别能力提升使 AI 在专业领域的理解和分析应用成为可能,医疗 AI 的成功得益于其深度对接专业场景,以解决实际临床需求为导向的发展路径。 规模化训练是通过扩大模型参数、数据规模和算力投入,在量变中实现质变的训练范式。视频生成相比图像生成难度提升百倍,视频生成技术发展出自回归与扩散两大路线,Sora 引领 DiT 架构成为主流方向,规模化训练是实现高质量视频生成的关键。
2025-03-27
AI应用交互范式和形式
以下是关于 AI 应用交互范式和形式的相关内容: AIGC 将给应用软件的形态和业态带来颠覆性变化。基于自然语言的极简交互,人机交互将形成 LUI(对话交互界面)+GUI(图形交互界面)的混合形态,意味着 SaaS 公司最终会变成智能系统运行商,软件操作方式被大幅简化,应用之间的集成度更高,多应用之间也更加融合。 AI Agent 是大模型落地业务场景的主流形式。2023 年上半年,AI 应用下载量突破亿次。AIGC 给业务流程带来的智能革新,一方面打开了新的需求空间,产生规模化的流程重组效应;另一方面,也可能让传统行业一成不变的业务规则迭代为更好的版本。在这个过程中,原子化的 AI 能力将以细粒度的方式作用到业务流程的诸多环节中,以“无感智能”的形态,成为企业运营过程中必不可少的组成部分。 AI 应用的相关概念: AI 应用:围绕大模型能力的 AI 应用,以自然语言为主要交互形式,通常包含一个或多个技能。 技能(Skills):AI 应用所具备的各种能力,如应用问答、数据查询、数据更新等。 数据和知识:支撑 AI 技能的数据资产,聚合各类数据,包括数据表、分析表、知识库和数据流。 记忆:存储和检索信息的能力,用于学习和记忆与用户和环境交互中的经验,为用户提供更定制化更精准的服务。 权限:定义数据可被哪些用户访问和操作。 模型配置:配置 AI 应用使用的模型及相关参数。 应用发布:将开发好的应用发布到不同渠道,如 Lark Bot 和 My AI 等。 应用管理:应用发布上线后,管理应用的数据、进行角色授权、监控应用使用状态等。 未来几年人们与技术和人工智能的互动方式的可能性是无限和令人兴奋的。但回到目前人工智能的现实状态,大多数企业仍在努力找到利用这项技术为客户提供价值的最佳方式,并尝试探索他们的首个整合想法。不幸的是,很多产品只是在应用程序中添加一个自由形式的 AI 聊天界面,希望人们在需要时会调用助手,提出问题,并希望得到一个好的回答。然而,这仍然要求用户切换上下文,起草一个好的提示,并找出如何在他们的工作中使用生成的响应(如果有用)。然而,在当前世界中,仍然有许多未开发的领域,人工智能可以以有意义的方式提供帮助。
2024-08-12