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高级提示词

Answer

以下是关于高级提示词的详细介绍:

在生成式人工智能模型中,提示词是用户输入用于引导模型产生期望输出的文本。提示词通常包含指令、问题、输入数据和示例,为从 AI 模型得到期望回应,必须包含指令或问题,其他元素可选。

在 LLM 中,基本提示词可简单到直接提问或提供特定任务指令,高级提示词则涉及更复杂结构,如“思维链”提示词,引导模型遵循逻辑推理过程得出答案。

以 ChatGPT-4 为例,更高级的提示词可能在提问基础上包括关于模型应如何回答问题的指令,例如询问如何撰写大学入学申请论文时,同时提出希望在答案中听到的不同方面建议。

在图像生成方面,基本提示可以是简单的单词、短语或表情符号,而更高级的提示可以包括一个或多个图像 URL、多个文本短语以及一个或多个参数。图像 URL 始终出现在提示前面,精心编写的提示文本有助于生成令人惊叹的图像,参数位于提示符末尾,可改变图像的生成方式。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

小七姐:精读翻译《提示词设计和工程:入门与高级方法》

在生成式人工智能模型中,提示词是用户输入的文本,用于引导模型产生期望的输出。这可以是简单的问题、详细的描述,或者是特定的任务。例如,在DALLE-3这样的图像生成模型中,提示词通常是描述性的;而在GPT-4或Gemini这样的LLM中,提示词可以是简单的查询,也可以是复杂的问题陈述。提示词通常包含指令、问题、输入数据和示例。实际上,为了从AI模型中得到期望的回应,提示词必须包含指令或问题,其他元素则是可选的。在LLM中,基本的提示词可以简单到直接提问,或者提供特定任务的指令。而高级提示词则涉及更复杂的结构,比如“思维链”提示词,这种提示词引导模型遵循逻辑推理过程来得出答案。

小七姐:精读翻译《提示词设计和工程:入门与高级方法》

正如上文所述,提示词是通过结合指令、问题、输入数据和示例来构建的。为了得到结果,必须包含指令或问题,其他元素则是可选的。让我们来看几个例子(这里都以ChatGPT-4为例)。[heading4]1.2.1指令+问题[content]在提问的基础上,更高级的提示词可能包括一些关于模型应如何回答问题的指令。例如,我可能会询问如何撰写大学入学申请论文,同时提出我希望在答案中听到的不同方面的建议。“我该如何撰写我的大学入学申请论文?请给我一些建议,包括我应该包含的不同部分、我应该使用什么样的语气,以及我应该避免使用的表达。”请参见图1的输出结果。

提示

基本提示可以是简单的单词、短语或表情符号提示提示!中途机器人最适合用简单、简短的句子来描述您想看到的内容。避免长长的请求列表。而不是:给我展示一张大量盛开的加州花朵的图片,将它们设置为明亮、充满活力的橙色,然后用彩色铅笔以插图风格绘制它们尝试:用彩色铅笔绘制明亮的橙色加州花朵[heading1]高级提示[content]更高级的提示可以包括一个或多个[图像URL](https://docs.midjourney.com/image-prompts)、[多个文本短语](https://docs.midjourney.com/multi-prompts)以及一个或多个[参数。](https://docs.midjourney.com/parameter-list)Image Prompts可以将图像URL添加到提示中以影响最终结果的样式和内容。图像URL始终出现在提示的前面。[阅读有关图像提示的更多信息](https://docs.midjourney.com/image-prompts)Prompt Text您要生成的图像的文本描述。请参阅下面的提示信息和提示。精心编写的提示有助于生成令人惊叹的图像。Parameters参数改变图像的生成方式。参数可以改变纵横比、模型、放大器等等。参数位于提示符末尾。[了解有关参数的更多信息](https://docs.midjourney.com/parameter-list)

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生成提示词的提示词
以下是关于生成提示词的相关内容: 生成提示词的思路和方法: 可以根据效果好的图片中的高频提示词去反推效果,结合不同字体效果的描述,打包到一组提示词中。提示词给到 AI 后,AI 会根据给定文字的文义,判断适合的情绪风格,然后给出适合情绪的字体和风格描述、情感氛围等,加上一些质量/品质词,形成输出提示词结构。为了让 AI 更能描述清晰风格,可以先给定多种参照举例。 具体操作步骤: 打开 AI 工具的对话框,将相关提示词完整复制粘贴到对话框。推荐使用 ChatGPT 4o。 当 AI 回复后,发送您想要设计的文字。可以仅发送想要的文字,也可以发送图片(适合有多模态的 AI)让 AI 识别和反推。 将 AI 回复的提示词部分的内容复制到即梦 AI。 对生成提示词的一些观点: 提示词生成提示词并非必要,不一定能生成最好的 Prompt 框架,修改过程可能耗时且不一定能修改好,不如花钱找人写。 一句话生成完整符合需求的 Prompt 非常困难,只能大概给出框架和构思,需要更低成本地调整需求和修改 Prompt。 不同生图工具生成提示词的特点: 即使是简短的描述,生成的提示词也非常细节、专业。 会解析需求,找出核心要点和潜在的诠释点,并给出不同的提示词方案。 提示词构建更多在于增强,而不是发散,生成的内容更符合期望。 同时生成中、英双版本,国内外工具通用无压力。 14 款 AI 生图工具实测对比: 本次实测用到的工具包括国内版的即梦 3.0(https://jimeng.jianying.com/aitool/home)、WHEE(https://www.whee.com)、豆包(https://www.doubao.com/chat)、可灵(https://app.klingai.com/cn/texttoimage/new)、通义万相(https://tongyi.aliyun.com/wanxiang/creation)、星流(https://www.xingliu.art)、LibiblibAI(https://www.liblib.art),以及国外版的相关工具。
2025-04-20
大模型的系统提示词
大模型的系统提示词主要包括以下方面: 1. 在“五津:一键生成‘摸鱼打工猫’视频”中,针对用户选择的主题和回答,总结用户的创作意图,如“打工猫摸鱼的 2 小时,在巴厘岛能看一场日落”,并根据此生成 4 组体现幽默风趣、以宫崎骏风格描绘主角为摸秋刀鱼橘猫的绘图提示词,以数组形式输出到“tishici”,将用户意图输出到“biaoti”。 2. 在“云中江树:智能对决:提示词攻防中的 AI 安全博弈”中,系统提示词的相关防御措施分为输入侧、模型侧和输出侧三个部分。输入侧可进行意图识别、语义匹配等综合判断用户输入是否恶意;模型侧对于有能力的厂商应增强安全性并平衡性能,开发者则要在开发中带着安全意识优化系统提示词,加入安全引导和禁止内容等;输出侧可使用传统防御和内容过滤手段,并针对大模型特点进行私有数据泄露等检查。此外,还提到间接注入和提示词泄露的情况,间接注入常发生在应用获取依赖外部数据资源时,攻击者通过隐藏恶意指令完成攻击;提示词泄露指试图操纵模型输出获取部分或全部系统提示词,大模型输出内容可分为系统提示词、用户提示和助手提示词三段,通过攻击手段可获取系统提示词。
2025-04-18
你是福州市政府工作人员,中国移动拟邀请福州市委书记参加中国移动人工智能生态大会并致辞,该大会是第八届数字峰会的组成部分,需要撰写市委书记的致辞稿,需要中国移动准备哪些素材,请告诉我提示词
以下是为您整理的相关内容: 《促进创新的人工智能监管方法》:包含了关于通用人工智能价值链、相关案例研究以及对人工智能监管框架的探讨等内容。 陶力文律师关于律师写好提示词用好 AI 的方法:包括初始化的欢迎语、遵循的规则、获取案例洞察报告和目标群体、输出纲要和写作方案、根据用户反馈调整等流程。 开幕式主持稿:涉及基地代表发言的时间、主题、物料配合和人员配合等信息。 但这些素材似乎与为中国移动准备市委书记致辞稿所需的素材关联不大。一般来说,为撰写市委书记在中国移动人工智能生态大会上的致辞稿,中国移动可能需要准备以下素材: 1. 本次大会的详细介绍,包括主题、目标、议程安排等。 2. 中国移动在人工智能领域的发展成果、战略规划和未来愿景。 3. 中国移动人工智能生态的构建情况,如合作伙伴、合作项目等。 4. 本次大会在第八届数字峰会中的地位和作用。 5. 相关行业的人工智能发展现状和趋势。 6. 福州市在人工智能领域的发展情况和与中国移动合作的展望。
2025-04-18
调教ai的利器,提示词工程
提示词工程是调教 AI 的重要手段,以下是关于提示词工程的相关知识: 作用:避免 AI 掉入“幻觉”陷阱,引导 AI 生成更可靠的内容。 原理:AI 对提示词的理解能力与幻觉的产生密切相关,清晰、具体的提示词能帮助其更好地理解意图,减少错误。 技巧: 明确要求 AI 引用可靠来源,如在询问历史事件时要求引用权威文献,询问科学事实时要求引用科研论文,询问法律条款时要求引用官方文件。 要求 AI 提供详细的推理过程,如询问数学公式时展示推导过程,询问代码功能时逐行解释含义。 明确限制 AI 的生成范围,如询问名人名言时指定名人姓名和相关主题,询问新闻事件时指定时间范围和关键词。 通过这些清晰、具体、有针对性的提示词技巧,可以引导 AI 生成更准确和可靠的内容。但提示词工程只是辅助手段,从根本上解决 AI 幻觉问题还需从数据、模型、训练方法等多方面努力。 提示词工程就像与博学但有点固执的老教授交流,精心设计输入文本能引导 AI 更好地理解需求并给出更准确有用的回答。比如,问“请用简单的语言,为一个 10 岁的小朋友解释什么是人工智能,并举一个生活中的例子”,AI 更可能给出通俗易懂的解释。 在使用 AI 工具的过程中,可能会出现答非所问、回答格式不标准等问题,为让 AI 更好地服务,需要学习提示词工程。当用户的需求接近 AI 真实范围时,可通过写提示词甚至创建 BOT 来优化使用效果。
2025-04-15
提示词
提示词是让 AI 听懂您的需求并生成想要画面的关键。 基础公式(新手必学):景别+运镜+主体+动作+风格。示例:特写镜头|镜头旋转|发光水晶球悬浮|星尘特效|赛博朋克风格。 进阶公式(提升质感):景别+运镜+主体(细节)+动作(速率)+场景(层次)+氛围+光影。示例:全景俯拍|无人机跟拍|雪山湖泊(镜面倒影)|慢动作|冷色调光线|自然纪录片风格。 在星流一站式 AI 设计工具中,prompt 输入框可输入提示词,使用图生图功能辅助创作。 提示词用于描绘您想生成的画面,支持中英文输入。不同模型对输入语言有不同要求,如通用大模型与基础模型 F.1、基础模型 XL 使用自然语言,基础模型 1.5 使用单个词组。 写好提示词要做到: 1. 内容准确,包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等,比如:一个女孩抱着小猫,背景是一面红墙,插画风格、孤独感,高质量。 2. 调整负面提示词,点击提示框下方的齿轮按钮,弹出负面提示词框,负面提示词可帮助 AI 理解不想生成的内容,如不好的质量、低像素、模糊、水印。 3. 利用“加权重”功能,让 AI 明白重点内容,可在功能框增加提示词,并进行加权重调节,权重数值越大,越优先。还可对已有的提示词权重进行编辑。 4. 借助辅助功能,如翻译功能可一键将提示词翻译成英文,还有删除所有提示词、会员加速等功能。 如果您接触过大量提示工程相关的示例和应用,会注意到提示词由一些要素组成,包括指令(想要模型执行的特定任务或指令)、上下文(包含外部信息或额外的上下文信息,引导语言模型更好地响应)、输入数据(用户输入的内容或问题)、输出指示(指定输出的类型或格式)。但提示词所需的格式取决于想要语言模型完成的任务类型,并非所有要素都是必须的。
2025-04-15
如何成为提示词工程师
提示词工程师是在与人工智能模型交互时,负责设计和优化提示的专业人员,旨在通过精心构造的提示引导模型产生准确、有用和相关的回答。 其主要职责包括: 1. 设计提示:根据用户需求和模型能力设计有效的提示,考虑提示的长度、结构、措辞和信息量等因素,以清晰传达用户意图并引导模型生成满意结果。 2. 优化提示:通过收集用户反馈、分析模型结果和实验不同的提示策略等方式不断优化提示,提高模型性能。 3. 评估提示:使用各种指标如模型的准确率、流畅度和相关性等来评估提示的有效性。 提示词工程师需要具备以下技能和知识: 1. 领域知识:对所工作的领域有深入了解,以便设计出有效的提示。 2. 自然语言处理(NLP):了解 NLP 的基本原理和技术,能够理解和生成自然语言文本。 3. 人工智能(AI):了解 AI 的基本原理和技术,以便理解和使用 AI 模型。 4. 沟通能力:具备良好的沟通能力,与用户、团队成员和其他利益相关者有效沟通。 以下是一些提示词工程师工作的实际案例,比如在市场营销类和商业类中,有自动优化 Prompt 的案例,如 JackeyLiu 熟悉的转化步骤包括: 1. 角色和能力:基于问题思考 chatGPT 最适合扮演的角色,应是该领域最资深的专家,适合解决问题。 2. 上下文说明:思考提出问题的原因、背景和上下文。 3. 任务陈述:基于问题进行陈述。 提示词工程师是一个新兴职业,随着人工智能技术的不断发展,对其需求将会越来越大。
2025-04-15
提示词设计方法,请从初级到高级一步步进行说明讲解
以下是从初级到高级的提示词设计方法的讲解: 初级阶段: 在初级阶段,重点是明确表达您的需求和期望。例如,清晰地描述任务、问题或所需的输出类型。 中级阶段: 随着经验的积累,可以尝试更详细和具体的描述。包括提供更多的背景信息、限制条件和关键要点,以引导模型生成更符合期望的结果。 高级阶段: 1. 自动提示词工程(APE): 提示词生成:利用 LLM 针对特定任务产生多种提示词,借助其语言数据库和上下文理解。 提示词评分:根据清晰度、特定性和推动期望结果的潜力等关键指标对提示词进行严格评估。 完善和迭代:根据评分调整和优化提示词,增强其与任务要求的一致性,通过持续改进提高提示词质量。 2. 样例驱动的渐进式引导: 把相关的样例文件与提示词同时发送给模型,让模型自行总结所需结果。 经过多次调试和根据测试 bug 微调提示词,以确保稳定运行。 3. 格式选择: 对于刚入门的朋友,推荐使用直观易懂的 LangGPT 结构化提示词,以便快速上手。 对于进阶用户,一方面可以继续使用 LangGPT 结构化提示词,另一方面如有精力和好奇心,可尝试 Lisp 伪代码格式,有助于精炼提示词和提升对措辞理解、概念认知的能力。 需要注意的是,部署 APE 并非没有挑战,可能需要大量计算资源和建立有效评分指标,初始设置也可能需要精心策划的种子提示词集来有效指导生成过程。重要的是提示词的内容要与 AI 的“理解机制”相契合,而非外在形式。
2025-03-18
推荐一个可以快速搭建的高级个人智能体
以下为您推荐一个可以快速搭建的高级个人智能体: 五津的DeepSeek+扣子:输入人设等信息创建智能体,放上创建的工作流。配置完成后可测试,但工作流中【所有视频片段拼接】节点的api_token不能直接发布,可作为工作流输入让用户购买后使用。 阿里云百炼平台的Deepseek R1模型:无需部署直接使用,有丰富的模型广场和大量免费额度,使用需解锁和授权,实名认证后可通过模型广场的API调用示例连接Chat Box,新建智能体应用可选择模型并调整参数,还能开启互联网搜索。 小众打卡地智能体:输入旅游目的地城市可推荐3个小众打卡地小红书类文案及配图,其搭建思路包括录入小红书文案参考知识库、通过文本模型组成搜索词搜索并提取相关url、滤除部分网站、提取小众地点输出及图片搜索等。
2025-03-11
请起草一份小白学习AI辅助修图的入门到精通的教程,提供学习大纲,包括从基本玩法到高级卡bug玩法,常见红海赛道,常见问题,注意事项,常见误区,避坑指南等等
以下是为您提供的小白学习 AI 辅助修图从入门到精通的教程大纲: 一、基础知识与基本玩法 1. 了解 AI 辅助修图的概念和基本原理。 2. 熟悉常见的 AI 修图工具和软件。 二、常见问题与注意事项 1. 风格局限性:如全是二次元风格,缺少适合特定需求的风格。 2. 图像叙事性不足:画出来的多为美少女看镜头,缺乏叙事内容。 3. 素材局限性:已有素材单一,图生图可行性低,训练泛化性差。 三、常见误区与避坑指南 1. 避免盲目依赖初始的 Embedding、CKPT 等方法,不断尝试和改进。 2. 注意训练集中人物朝向固定等问题,采取相应处理措施,如镜像处理。 四、从入门到精通的进阶玩法 1. 掌握不同的训练方法,如 Lora 等,以获得更理想的效果。 2. 学会引导 AI 画出具有前景后景区分明显的图像,如制作引导图。 五、高级卡 bug 玩法 探索一些非常规但有效的技巧和方法,以突破常规限制,实现更出色的修图效果。但需注意,此部分玩法可能存在一定风险和不确定性。 六、常见红海赛道 分析当前 AI 辅助修图在不同领域的竞争激烈程度和应用热点。 在学习过程中,还需了解以下 AI 相关的技术原理和概念: 1. 生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 2. 相关技术名词: AI 即人工智能。 机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习,监督学习有标签,无监督学习无标签,强化学习从反馈中学习。 深度学习参照人脑神经网络,神经网络可用于多种学习方式。 生成式 AI 可生成多种内容形式。 LLM 为大语言模型,不同模型有不同擅长的任务。 3. 技术里程碑:2017 年 6 月谷歌团队发表的《Attention is All You Need》提出了 Transformer 模型。
2025-03-05
请起草一份小白学习AI应用(包括app和网站)的入门到精通的教程,提供学习大纲,包括从基本玩法到高级卡bug玩法,常见红海赛道,常见问题,注意事项,常见误区,避坑指南等等
以下是一份小白学习 AI 应用(包括 app 和网站)的入门到精通的教程,涵盖学习大纲、常见问题等方面: 一、学习大纲 1. 了解 AI 基本概念 阅读相关资料,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括人工智能的定义、主要分支(机器学习、深度学习、自然语言处理等)及它们之间的联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前应用和未来发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅 参考「」中的初学者课程,了解生成式 AI 等基础知识,推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)按照自己的节奏学习,并争取获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习 AI 领域广泛,包括图像、音乐、视频等,根据自身兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词技巧,因其上手容易且实用。 4. 实践和尝试 理论学习后进行实践,巩固知识,尝试使用各种产品创作作品。 分享实践后的经验和成果。 5. 体验 AI 产品 与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动,了解其工作原理和交互方式,获得实际应用体验。 二、常见红海赛道 目前,AI 在自然语言处理、图像识别、智能推荐等领域竞争较为激烈。 三、常见问题 1. 对复杂应用的需求理解不准确,导致产品出错。 2. 技术组件的配置和整合可能遇到困难。 四、注意事项 1. 注重基础知识的学习,打牢根基。 2. 实践过程中要耐心,遇到问题多尝试解决。 五、常见误区 1. 认为 AI 学习短期内就能精通,忽略了长期积累和实践的重要性。 2. 过度依赖现成的模型和工具,缺乏对原理的深入理解。 六、避坑指南 1. 在选择学习资源时,要注意其权威性和适用性。 2. 开发 AI 应用时,要充分考虑用户需求和实际场景,避免盲目跟风。 希望以上内容对您有所帮助,祝您在 AI 学习的道路上取得成功!
2025-03-05
请起草一份小白学习AI视频制作的入门到精通的教程,提供学习大纲,包括从基本玩法到高级卡bug玩法,常见红海赛道,常见问题,注意事项,常见误区,避坑指南等等
以下是一份小白学习 AI 视频制作从入门到精通的教程大纲: 一、基础玩法 1. 项目规划 确定短片主题和目标观众。 制定详细的制作计划。 2. 剧本创作 编写故事脚本。 设计角色和场景以及创意。 3. 分镜头脚本 根据脚本制作分镜头脚本,确定每个镜头的画面和动作。 4. 资源准备 准备动画制作所需的素材,包括背景、角色和音效。 5. 画面图片制作 利用 AI 出图工具,比如通过 ChatGPT、MJ、SD 等工具快速生成高质量的图片。 6. 视频制作 利用 AI 工具制作动画,通过 RUNWAY、Luma、Dreamina 等平台快速生成高质量的动画。 7. 后期剪辑 添加音效、配音和字幕,进行最终的剪辑和合成。 8. 发布和推广 将完成的动画短片发布到各大平台,并进行推广和宣传。 二、高级玩法 1. 写提示词 掌握有效的提示词撰写技巧,以获得更符合需求的生成结果。 2. 导入图片用 Mini Max、模型的首尾帧玩法等操作实现一镜到底效果。 3. 利用不同模型进行创作,如海螺无限生成。 4. 反复修改提示词以优化生成效果。 三、常见红海赛道 1. 创意广告类视频。 2. 短视频故事类。 四、常见问题 1. 生成效果不符合预期。 2. 工具操作不熟练。 3. 资源获取困难。 五、注意事项 1. 注重版权问题,合法使用素材和工具。 2. 不断学习和更新知识,跟上 AI 技术发展。 六、常见误区 1. 过度依赖 AI,忽略自身创意和审美。 2. 忽视视频的逻辑性和连贯性。 七、避坑指南 1. 提前了解不同工具的收费模式,避免不必要的费用支出。 2. 多参考优秀案例,避免重复常见错误。 希望这份大纲能帮助您在 AI 视频制作的学习道路上不断进步!
2025-03-04
自定义采样器(高级) Expected all tensors to be on the same device,but found at least two devices,cuda:0 and cpu!(when checking argument for argument mat2 in method wrapper_CUDA_mm)
以下是关于“自定义采样器(高级)”中“Expected all tensors to be on the same device,but found at least two devices,cuda:0 and cpu!(when checking argument for argument mat2 in method wrapper\_CUDA\_mm)”错误的解决办法: 错误原因:Expected all tensors to be on the same device,but found at least two devices,cuda:0 and cpu! 对应插件地址:https://github.com/sipie800/ComfyUIPuLIDFluxEnhanced 资料链接: 百度网盘:通过网盘分享的文件:ComfyUI_PuLID_Flux_ll 链接:https://pan.baidu.com/s/1dMLAb4s0vroO9Zk6ecKb7Q?pwd=cycy 提取码:cycy 来自百度网盘超级会员 v5 的分享 说明文档:https://www.xiaobot.net/post/b98d55699a754b9baac242a3e285be94 由于 AI 技术更新迭代,请以文档更新为准 更多内容收录在:https://xiaobot.net/p/GoToComfyUI 网盘:https://pan.quark.cn/s/129886bbcc61 相关链接: ComfyUI_PuLID_Flux_ll :https://github.com/lldacing/ComfyUI_PuLID_Flux_ll?tab=readmeovfile guozinan/PuLID 模型:https://huggingface.co/guozinan/PuLID/tree/main
2025-02-03