它关注提示词的开发和优化,帮助用户将LLM应用于各种场景和研究领域。提示词可以是问题、指令或一段上下文,通过提供特定格式或内容的提示,影响模型的内部状态,从而引导模型生成符合预期的输出。 提示词工程(Prompt Engineering):一门关注提示词开发和优化的学科,旨在提高LLM处理复杂任务场景的能力。 三、优点与缺点3.1 优点提高模型性能:通过精心设计的提示词,可以激发LLM的潜在能力,提升任务执行效率。减少训练成本:在不增加额外训练数据的情况下,通过优化提示词即可提升模型表现。 3.2 缺点不确定性:LLM对提示词的解读存在模糊性和不可预测性,同一提示词在不同场景下的输出可能不一致。技术门槛:编写优秀的提示词需要严谨的思维和出色的工程能力,对普通用户来说具有一定难度。 然而,Prompt Engineering也存在一定的挑战和局限性,如LLM对提示词的解读存在模糊性和不可预测性等。因此,在实际应用中,我们需要根据具体业务场景和需求进行选择和优化,以实现最佳效果。
玩转AIGC:如何选择最佳的Prompt提示词? 摘要 大家好,我是猫头虎博主! 对于很多使用AIGC的朋友来说,选择合适的Prompt提示词可能是一个挑战。但你知道吗? 一个好的提示词能够极大地提高AI的回答质量!今天,我将与大家分享如何选择和使用优质的提示词,让AI为我们提供更为准确和全面的答案。搜索:#AIGC技巧 #Prompt选择 #AI交流。 2. 明确你的问题 在与AI交流时,明确并具体化你的问题是非常关键的。例如: 错误示范:告诉我关于Python的东西。 正确示范:如何在Python中使用列表推导式? 3.
一个新加坡女孩,在第一次 GPT-4 提示词大赛中获得冠军,我们来看看她的提示词是怎么写的。 提示词女王 Sheila Teo 分享了她是如何优化提示词,从而获得大赛冠军的。 一句话提示词 写一篇知乎回答,回答这个问题:为什么我编写不出优秀的ChatGPT提示词? 生成的内容如下图,基本上是一些空洞不可直接落地的方向性建议,缺少落地的指导,读者很难真正从里面学到什么。 使用 CO-STAR 提示词 CONTEXT(上下文) 我是一个知乎答主,活跃在 AI 领域。想回答一个知乎问题。知乎的问题是:为什么我编写不出优秀的ChatGPT提示词? TONE(语调) 有说服力的 AUDIENCE(受众) 主要受众是对 AI 感兴趣的各个年龄段人群,尤其是对于写出好的提示词有强烈要求的人群。请针对这一群体编写回答。 使用 CO-STAR 框架提示词生成的内容如下,我们看到回答的开头有秀肌肉,吸引读者继续往下读的部分。 中间有原理、有案例,能让读者收获干货,还能直接上手实操。
现在好多应用开发工程师已经变成了提示词工程师。写好提示词,就能提升开发和解决问题的效率。如何写好提示词呢?提示词 = 定义角色 + 背景信息 + 任务目标 + 输出要求。 在明确 GPT“给谁在什么背景下完成什么样的工作目标”的定义之后,我们就来到了整个提示词的最后一步:输出要求。 再简化下:提示词 = 你是谁+ 我是谁 + 我要干什么 + 按我的要求给我干活。提示工程是研究如何写提示词的技术,旨在扩展对提示词的理解,以更好地释放大模型的能力。 几个基本的提示技术: 零样本提示(Zero-Shot Prompting)利用大模型的丰富知识,无需过多信息提示即可完成通用任务,适用于简单查询等场景。 提示词的本质是什么?通过清晰的逻辑结构和表达方式向AI传达任务或问题。用户提供明确的目标,上下文和约束条件,引导模型得到预期结果。 完全没必要特意去学提示词。
P2 { "0": "portrait of henry cavill as james bond, casino, key art, sprinting, palm trees, highly highly detailed, beautiful machine aesthetic, in space, galaxies, dark deep space <lora:epiNoiseoffset_v2: highly detailed, beautiful machine aesthetic, in space, galaxies, dark deep space <lora:epiNoiseoffset_v2: highly detailed, beautiful machine aesthetic, in space, galaxies, dark deep space <lora:epiNoiseoffset_v2: highly detailed, beautiful machine aesthetic, in space, galaxies, dark deep space <lora:epiNoiseoffset_v2:
PromptBase Prompt 提示词网站 - PromptBase https://promptbase.com/ 支持的提示词有 ---- chatgpt 提示词 https://promptbase.com
事无巨细,提示词模板这块松哥也和大家做一个详细介绍。 本文基于 langchain。 一 优秀的提示词 什么样的提示词算优秀? f-string 四 三层提示词设计 4.1 概念 通过将提示词分解为 策略层 → 逻辑层 → 执行层 的三层架构,实现复杂任务的模块化控制。 (所有细节混在一起) """ 这种提示词存在几个问题: 修改数据来源需要重写整个提示 无法复用趋势分析模块到其他行业 风险条款遗漏时难以定位 格式调整可能破坏内容逻辑 通过三层架构设计,可使复杂提示词的维护成本降低约 6.2.2 步骤说明 定义示例集:包含多个词语及其反义词的字典列表; 创建模板:格式化每个示例的展示方式; 初始化选择器:设置最大长度阈值; 构建动态提示模板:结合选择器生成最终提示词。 测试不同输入 print("--- 输入'tall'时的提示词 ---") print(dynamic_prompt.format(query="tall")) # 输出包含与"tall"相似度最高的2
一、提示词用法 提示词 Prompt 的 两种用法 : 直接提问 : 直接向 GPT 大模型提问 , 得到一个具体问题的答案 , 如 : XXX 错误如何处理 ; 集成应用 : 将 提示词 Prompt 集成到自己开发的应用程序中 , 结合自己公司的实际业务状况 , 生成与自己业务相关的一系列提示词 , 如 : 基于公司的一套知识库 + GPT 大模型 进行使用 ; 二、提示词 Prompt 构成 1 不断的进行调优 , 每当 通过 提示词 得到的结果不满意 , 我们就对 提示词 进行迭代修改 , 不断进行调优 , 直到得到 令我们满意的输出为止 ; 1、结合 训练数据 写提示词 知道训练数据 : 了解 提示词 的 训练数据 , 如果是 自己训练的数据 , 肯定知道 写什么提示词 能得到最佳结果 ; 2、不知道训练数据的情况 - 不断尝试 不知道训练数据 : 如果不知道 GPT 的训练数据 , 那就需要 文本 作为 提示词 ; 不断尝试 修改 提示词 , 增加一个字 , 减少一个字 , 使用不同的间隔 和 标点符号 , 对输出结果都有一定的影响 ; 该方案有一定的运气成分 , 门槛比较低 ; 3、高质量提示词特征
明确性:提示词应该清晰明确,避免模糊和歧义,以确保ERNIE-Bot 4.0能够准确理解用户的意图。 2. ERNIE-Bot 4.0提示词格式 ERNIE-Bot 4.0的提示词格式并没有特定的规定,但根据一般的自然语言处理最佳实践,以下是一个建议的提示词格式: [问题或主题] + [具体细节或上下文] **使用示例进行参考**:如果您对如何使用提示词符号有疑问,可以参考ERNIE-Bot 4.0提供的示例或文档。这些示例通常会展示最佳实践和有效的提示词格式。 5. **选择合适的符号**:常用的提示词符号包括逗号、问号、冒号等。根据您的提示词类型和需要,选择合适的符号。例如,疑问句可以使用问号结尾。 2. 您的主要目标是确保ERNIE-Bot能够清晰、准确地理解您的提示词,从而为您提供最佳的回答和建议。
AI提示词是与AI工具进行有效沟通的关键,合适的提示词可以显著提升代码生成质量和开发效率。 在前端开发中,合适的AI提示词可以帮助我们快速生成高质量的代码、解决复杂的技术问题、进行代码审查和性能优化。本文将系统整理前端开发中常用的AI提示词,按功能场景分类,为开发者提供实用的参考指南。 # 提示词优化策略 ## 提示词结构 ~~~ Effective AI prompt structure for code generation: 1. Repeat until satisfied ~~~ 常见场景专用提示词 响应式设计 # 响应式设计提示词 ## 移动优先设计 ~~~ Create a mobile-first responsive 通过使用结构化的提示词模板,可以获得更准确、更符合需求的AI输出。 总结 AI提示词是现代前端开发的重要工具,掌握有效的提示词技巧可以显著提升开发效率和代码质量。
编写产品描述: ```{fact_sheet_chair}``` """ response = get_completion(prompt) print(response) 输出:
我们提供多种外壳和底座颜色选项,以及可选择塑料背部和前部座椅覆盖(SWC-100)或10种织物和6种皮革的全面覆盖(SWC-110)。 -100/110
一、什么是元提示词(Meta-Prompt)?定义:元提示词是“用来生成提示词的提示词”。换句话说,它是一条指令,让AI帮你写出另一条更具体、更高质量的提示词。 总结对比表:概念作用关键特点应用场景元提示词生成/优化提示词自指性、模板化、参数化提示词新手、批量生产黄金圈结构构建有感染力的内容逻辑Why→How→What(顺序关键)文案润色、品牌故事、演讲要更高效地设计元提示词模板 以下是经过实践验证的高效设计方法,结合了提示工程最佳实践与认知心理学原理。 2.**嵌入高阶结构**:优先采用黄金圈(Why-How-What)、SCQA或AIDA等认知框架,若不适用则选择最匹配的逻辑结构。3. 2.参数化变量:让模板可复用用占位符(如[产品]、[目标人群]、[场景])代替具体内容,实现“一次设计,多次使用”。请为【[产品/服务]】设计一条用于生成【[内容类型]】的提示词。
你将了解不同类型的提示,以及如何为你特定的用例选择合适的提示。我们还将介绍如何正确格式化你的提示以获得最佳性能,以及如何解决可能出现的常见问题。 提示具体而有针对性,清晰地概述了对话的目标和期望。使用“扮演”技巧有助于为 ChatGPT 提供明确的方向和指导。 示例 2:面试官 提示:我希望你扮演一名面试官。 ✂️扮演同义词查找器 由:@rbadillap 提示:我希望你扮演一个同义词提供者。我会告诉你一个词,你会根据我的提示回复一个同义词列表。每次最多提供 10 个同义词。 如果我想要更多提供的词的同义词,我会回复“更多 x”,其中 x 是你查找同义词的词。你只需回复词汇列表,不要写解释。回复“OK”以确认。 通过及时了解最新进展,你可以确保使用最佳的技巧和方法来创建 ChatGPT 提示。
但是,或许他们也可以把自己变成"提示词大师",让机器望尘莫及! 提示词作为 LLM 的 API 通常,我们需要通过写代码来调用 API。 https://promptperfect.jina.ai/ PromptPerfect 提供了优化和简化提示词的功能,可以一键优化提示词、流水线优化、小样本提示、提示词服务等等。 提示词工程的 IDE —— PromptPerfect 提示词一键优化 在给大模型写提示词时,你只需给 PromptPerfect 一句“粗糙”的提示词,他就可以自 动优化为更加详细且大模型更容易理解的提示词 http://mpvideo.qpic.cn/0bc34qahuaaa2aajkee3uvsfbzgdplsaa6qa.f10002.mp4? 1、指令提示:大模型需要做的任务: 将电影名转换成 emoji 2、小样本:一些输入和输出示例 回到未来: 蝙蝠侠: 变形金刚: 目标任务:希望大模型执行的任务,任务需要与示例中的格式相同:消失的她
添加描述一、核心功能(一)多级分类管理Copy2AI支持无限层级分类结构,用户可以根据项目、领域、用途等多维度组织提示词。采用树状视图直观展示分类关系,使提示词管理更加清晰有序,提升管理效率。 (三)收藏与历史Copy2AI支持标记常用提示词为收藏,自动记录最近使用历史。提供快捷访问面板,让用户能够快速访问高频使用的提示词,大大提升工作效率。 (三)提示词备份Copy2AI支持导出和导入提示词,便于团队协作和知识共享。用户可以保留特定时间点的提示词状态,方便回溯和版本管理。 Copy2AI还可以根据任务类型自动推荐最佳模型,帮助用户选择最适合当前任务的模型。例如,在进行创意写作时,可能会选择一个擅长创意生成的模型;而在进行数据分析时,会选择一个擅长逻辑分析的模型。 无论是在Windows系统还是macOS系统上,都能享受到Copy2AI带来的高效AI提示词管理体验。七、总结Copy2AI是一款功能强大、设计先进的AI提示词管理工具。
完整的中文版本指南和更丰富的参考资料在 Github 和 Gitee 中,自动持续翻译更新: 关于提示词工程(prompt)的指南、论文、讲座、笔记本和资源大全 https://github.com yunwei37/Prompt-Engineering-Guide-zh-CN https://gitee.com/yunwei37/Prompt-Engineering-Guide-zh-CN 主题: 提示词 您可以将其与少量提示结合使用,以获得更好的结果,因为有一些复杂的任务需要在回答之前进行推理。 提示: 在这个群组中,奇数相加得到偶数:4、8、9、15、12、2、1。 他从他妈妈那里得到了2个,所以他现在有5+2=7个玩具。然后他又从他爸爸那里得到了2个,这样他总共就有了7+2=9个玩具。答案是9。 Q: 服务器房里有九台电脑。从周一到周四每天新增了5台电脑。 ---- 上一节(基本提示) 下一节(应用) 开源、免费自动持续翻译更新关于 GPT 和 prompt 工程的资料合集并同步国内 Gitee 镜像加速访问: 关于提示词工程(prompt)的指南、论文
在上一篇指南中,我们介绍并提供了提示的基本示例。 在本指南中,我们将提供更多提示的使用示例并介绍对于更高级指南非常重要的关键概念。 通常,学习概念的最佳方法是通过示例进行。 完整的中文版本指南和更丰富的参考资料在 Github 和 Gitee 中,自动持续翻译更新: 关于提示词工程(prompt)的指南、论文、讲座、笔记本和资源大全 https://github.com 尝试使用提示执行基本的摘要任务。 假设我有兴趣了解抗生素,我可以尝试这样的提示: 提示: 解释抗生素 A: 输出: 抗生素是一种用于治疗细菌感染的药物。 段落来源:ChatGPT: five priorities for research 问答 让模型回答特定问题的最佳方式之一是改进提示的格式。 、免费自动持续翻译更新关于 GPT 和 prompt 工程的资料合集并同步国内 Gitee 镜像加速访问: 关于提示词工程(prompt)的指南、论文、讲座、笔记本和资源大全(自动持续更新): https
本期分享爆款视频十二生肖走秀提示词以及模型,如果想要加入统一的服装,需要使用特定的Lora,本期分享的效果在SD中可完美复现,不需要特定的seed,只需要自行调试想要的效果,增删提示词即可。 优化标题和描述:为视频制作吸引人的标题和描述,包含关键词,以便在搜索引擎和社交媒体上更容易被发现。 数据分析:发布视频后,密切关注观众的反馈和参与度,根据数据调整推广策略。 效果如下同理可制作任意其他动物 选中推荐的大模型,选择vae,选择提示词,可以设置为预设,然后批量抽卡可设置动态的十二生肖英文单词,批次可以设置为40,分批4次,衣服的质感可以搭配各种Lora来实现不同的效果
在这篇博客文章中,我将分享一些关于提示词的关键原则,帮助你在使用语言模型时获得更好的结果。具体来说,我将介绍两个关键原则,帮助你编写有效的提示词。 同时,我也鼓励你在阅读文章的过程中运行代码,亲自体验不同提示词的输入和输出效果。 我将在本文中概述一些基本原则和策略,这些内容对于像ChatGPT这样的语言模型非常有帮助。 现在,我们定义一个叫做getCompletion的方法,以便更容易地使用提示词并查看生成的输出。 不要将编写清晰的提示词与编写简短的提示词混淆,因为在许多情况下,较长的提示词实际上为GPT提供了更多的清晰度和上下文,这实际上可以导致更详细和相关的输出。 "id": 1, "title": "失落的城市", "author": "张三", "tag": "奇幻" }, { "id": 2,
今日主题:如何写好Sora的中文提示词 关键词:结构化 1. 为什么要实现结构化的提示词 结构化提示词可以更准确地描述图像的内容,从而生成更加逼真且更加符合使用者所期望的视频。 2. 结构化提示词可能需要包含的信息 时间信息:考虑到视频的时长与会与我们的消费相关,我们不可能每次都让Sora生成60秒的完整视频,相信各位的钱包也经不住如此挥霍。 结构化提示词的不足之处 这种结构化的提示词,对于使用者的思路是有一定要求的,如果选择不填写,或许Sora会自行考虑缺省的内容,届时或许会产生一些好玩的事情。 结构化提示词的输入,需要使用者有一定的文字功底,如果输入错误,或许会生成一些令人啼笑皆非的视频。 这种结构化提示词,将会限制Sora的自我发挥空间,以实现我们想要的视频效果。 因为我们的提示词越详细,Sora就越能够按照我们的要求去生成视频。当然这在大多数都是好的情况。 这种结构化提示词,不适合给予模棱两可的信息,这样或许会让Sora生成一些不符合期望的视频。