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我想学习如何写promt

回答

以下是关于如何写 prompt 的一些指导:

写 prompt 是决定 AI 模型理解和生成文本的关键步骤。一个好的 prompt 能帮助模型更好地理解任务要求并生成符合预期的文本。

编写 prompt 的建议:

  1. 明确任务:清晰定义任务,如写故事时包含背景、角色和主要情节。
  2. 提供上下文:若任务需特定背景知识,在 prompt 中提供足够信息。
  3. 使用清晰语言:尽量用简单、清晰的语言描述,避免模糊或歧义词汇。
  4. 给出具体要求:如有特定格式或风格要求,在 prompt 中明确指出。
  5. 使用示例:若有特定期望结果,在 prompt 中提供示例。
  6. 保持简洁:避免过多信息,以免模型困惑。
  7. 使用关键词和标签:帮助模型理解任务主题和类型。

此外,使用 GPT 模仿创作内容时,写出好的 prompt 卡点在于用方法论教 GPT 创作,即“know how”。比如让 GPT 创作视频标题时,不能简单写“帮我写爆款视频的标题”,而要提供创作标题的方法论和技巧,如修辞手法、写作人称、语言风格、内容结构等。可以通过找对标账号的标题拆解、模仿来获取这些方法论和技巧。

如果之前没写过结构化的 prompt,推荐打开云中江树老师的 LangGPT 项目学习:https://github.com/yzfly/LangGPT/blob/main/README_zh.md 。最快的方法是改写大佬写好的 prompt,例如 JK 老师的欢乐多朋友圈段子生产 V0.3 。

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参考资料

问:怎么写提示词 prompt?

写prompt(提示)是一个关键的步骤,它决定了AI模型如何理解并生成文本。一个好的prompt能够帮助AI模型更好地理解任务的要求,并生成更符合预期的文本。以下是一些编写prompt的建议:1.明确任务:确保你的prompt清晰地定义了任务。例如,如果你需要写一个故事,你的prompt应该包含故事的背景、角色和主要情节。2.提供上下文:如果任务需要特定的背景知识,确保在prompt中提供足够的上下文。例如,如果你需要写一篇关于某个历史事件的报告,提供一些关于该事件的基本信息。3.使用清晰的语言:尽量使用简单、清晰的语言来描述任务。避免使用模糊或歧义的词汇,以免AI模型产生误解。4.给出具体要求:如果你的任务有特定的格式或风格要求,请在prompt中明确指出。例如,如果你的文章需要遵循特定的格式或引用特定类型的文献,确保在prompt中说明。5.使用示例:如果你有特定的期望结果,可以在prompt中提供示例。这有助于AI模型更好地理解你的需求。6.保持简洁:尽量保持prompt简洁明了。过多的信息可能会使AI模型产生困惑,导致生成不准确的结果。7.使用关键词和标签:在prompt中使用关键词和标签可以帮助AI模型更好地理解任务的主题和类型。

夙愿:使用 GPT 模仿创作内容的万能思路

以上,我们做的每件事情都是为了一个目标:我们应该用什么方法论来教GPT创作,也就是“know how”。接下来,把这些方法论和示例写到prompt中,最快的方法就是改写大佬写好的prompt,比如说JK老师的欢乐多朋友圈段子生产V0.3。我模仿着改写出了我的小红书视频笔记标题产出助手0.1说明:把刚刚拆解得到的方法论和示例写到Skills部分,运用了COT(少样本提示)的技巧。如果你之前还没写过结构化的prompt,推荐打开云中江树老师的LangGPT项目学习https://github.com/yzfly/LangGPT/blob/main/README_zh.md

夙愿:使用 GPT 模仿创作内容的万能思路

一般来说,写出一套好的内容创作prompt,卡点在于如何用方法论教GPT创作,也就是“know how”。例如,让GPT创作视频标题时,小白的提示词可能写的是“帮我写爆款视频的标题”,什么是爆款?有多爆?用什么创作方法/技巧?如果你不写明白这些东西,GPT怎么可能为你创作出符合你内心要求的内容呢?垃圾输入就会得到垃圾输出!正确的做法:提供创作标题的方法论/技巧(例如运用什么修辞手法?写作人称?语言风格?内容结构...)供GPT模仿学习。那问题来了,我怎么知道有哪些创作标题的方法论和技巧?答:找对标账号的标题拆解、模仿。

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提示词学习
以下是关于提示词学习的相关内容: 提示词的知识体系: 可分为五个维度,从高到低依次是思维框架、方法论、语句、工具和场景。但对于初学者,舒适的学习顺序应是反过来的。 学习 Stable Diffusion 提示词的步骤: 1. 学习基本概念:了解其工作原理、模型架构,理解提示词如何影响生成结果,掌握提示词的组成部分。 2. 研究官方文档和教程:通读官方文档,研究开发团队和专家的教程与技巧分享。 3. 学习常见术语和范例:熟悉相关领域术语和概念,研究优秀的图像标题和描述作为范例。 4. 掌握关键技巧:学会组合词条精确描述效果,掌握控制生成权重的符号技巧,处理抽象概念等无形事物的描述。 5. 实践和反馈:尝试生成不同风格和主题的图像,对比结果并总结经验,在社区分享请教获取反馈。 6. 创建提示词库:按主题、风格等维度建立,记录成功案例方便复用。 7. 持续跟进前沿:关注最新更新和社区分享,掌握新技术、新范式、新趋势。 学习提示词运用的建议: 1. 理解提示词的作用:向模型提供上下文和指示,影响模型输出质量。 2. 学习构建技巧:明确任务目标,用简洁准确语言描述,提供背景信息和示例,使用清晰指令,明确特殊要求。 3. 参考优秀案例:在领域社区、Github 等资源中研究学习。 4. 实践、迭代、优化:与语言模型互动,根据输出提高提示词质量,尝试变体并分析差异。 5. 活用提示工程工具:如 Anthropic 的 Constitutional AI 等。 6. 跟上前沿研究:持续关注最新研究成果和方法论。
2024-11-13
如何学习提示词
学习提示词可以参考以下步骤和方法: 1. 基础概念学习 了解相关模型(如 Stable Diffusion)的工作原理和架构。 理解提示词如何影响生成结果。 掌握提示词的组成部分,如主题词、修饰词、反面词等。 2. 研究官方资料 通读官方文档,了解提示词相关指南。 研究开发团队和专家的教程、技巧分享。 3. 学习常见术语和范例 熟悉相关领域(如 UI、艺术、摄影)的专业术语和概念。 研究优秀的图像标题和描述作为范例。 4. 掌握关键技巧 学会组合多个词条精确描述想要的效果。 掌握使用特定符号(如“()”、“”)控制生成权重。 学会处理抽象概念、情感等无形事物的描述。 5. 实践与反馈 用不同提示词生成各种风格和主题的图像。 对比结果,分析原因,总结经验。 在社区分享,请教高手获取反馈建议。 6. 创建提示词库 按主题、风格等维度建立自己的词库。 记录成功案例和总结,方便复用。 7. 持续跟进前沿 关注模型的最新更新和社区动态。 掌握提示词的新技术、新范式、新趋势。 此外,还需注意: 1. 理解提示词的作用,它为模型提供上下文和指示,影响输出质量。 2. 学习构建技巧,明确任务目标,用简洁准确语言描述,提供背景信息和示例,使用清晰指令,明确特殊要求。 3. 参考优秀案例,可在领域社区、Github 等资源中寻找。 4. 多实践、迭代、优化,尝试变体并分析输出差异。 5. 活用提示工程工具,如 Anthropic 的 Constitutional AI。 6. 跟上前沿研究,提示工程是前沿领域,持续关注最新成果和方法论。 精心设计的提示词能最大程度发挥语言模型的潜力,多实践、多学习、多总结才能掌握窍门。
2024-11-13
如何学习提示词
学习提示词可以按照以下步骤和方法进行: 1. 基本概念的学习: 了解 Stable Diffusion 的工作原理和模型架构。 理解提示词如何影响生成结果。 掌握提示词的组成部分,如主题词、修饰词、反面词等。 2. 研究官方文档和教程: 通读 Stable Diffusion 官方文档,了解提示词相关指南。 研究来自开发团队和专家的教程和技巧分享。 3. 学习常见术语和范例: 熟悉 UI、艺术、摄影等相关领域的专业术语和概念。 研究优秀的图像标题和描述,作为提示词范例。 4. 掌握关键技巧: 学习如何组合多个词条来精确描述想要的效果。 掌握使用“()”、“”等符号来控制生成权重的技巧。 了解如何处理抽象概念、情感等无形事物的描述。 5. 实践和反馈: 使用不同的提示词尝试生成各种风格和主题的图像。 对比提示词和实际结果,分析原因,总结经验教训。 在社区内分享结果,请教高手,获取反馈和建议。 6. 创建提示词库: 根据主题、风格等维度,建立自己的高质量提示词库。 将成功案例和总结记录在案,方便后续参考和复用。 7. 持续跟进前沿: 关注 Stable Diffusion 的最新更新和社区分享。 及时掌握提示词的新技术、新范式、新趋势。 此外,提示词在现代大型语言模型中极其重要,掌握其运用技巧能最大限度发挥模型潜能。具体包括: 1. 理解提示词的作用:提示词向模型提供上下文和指示,其质量直接影响模型输出质量。 2. 学习提示词的构建技巧:明确任务目标,用简洁准确的语言描述;给予足够背景信息和示例,帮助模型理解语境;使用清晰指令,如“解释”“总结”“创作”等;对特殊要求应给予明确指示,如输出格式、字数限制等。 3. 参考优秀案例:研究和学习已有的优秀提示词案例,了解行之有效的模式和技巧。 4. 实践、迭代、优化:多与语言模型互动,根据输出提高提示词质量。尝试各种变体,比较分析输出差异,持续优化提示词构建。 5. 活用提示工程工具:目前已有一些提示工程工具可供使用。 6. 跟上前沿研究:提示工程是当前前沿研究领域之一,持续关注最新研究成果和方法论。 提示词是给大语言模型的输入文本,用于指定模型执行任务和生成输出,发挥“提示”模型的作用。设计高质量提示词需根据目标任务和模型能力精心设计。学习提示词需要先了解大模型特性,具备清晰表述需求和任务的能力。
2024-11-13
如何可以快速的学习Agi
以下是关于快速学习 AGI 的一些建议: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括其主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习: AI 领域广泛,比如图像、音乐、视频等,可根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习之后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品进行互动,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解它们的工作原理和交互方式,获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发对 AI 潜力的认识。 鉴于人工智能依赖的神经网络基础,专家 AI 可能通过元学习(或学会学习)比我们预期的更快地获得知识,并带着我们人类一同进步。AI 的性质让我们可以做一些我们无法对人做的事情,即将他们一部分一部分地拆解,并研究每一个小部分。通过构建系统以深入探索专家 AI 的内部工作机制,我们将创造一个学习的飞轮。最终,专家 AI 可能超越领域专家的角色,成为下一代专家——无论是人类还是 AI——的教师。
2024-11-13
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以下是从基础到高深学习 AI 用法的建议: 基础阶段: 1. 了解 AI 基本概念:阅读「」,熟悉 AI 术语和基础概念,包括主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)及它们的联系。同时,浏览入门文章,了解 AI 的历史、应用和发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅:在「」中找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。还可通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)按自己节奏学习并获取证书。 深入阶段: 1. 选择感兴趣的模块深入学习:AI 领域广泛,如图像、音乐、视频等,可根据兴趣选择特定模块。掌握提示词技巧,因其上手容易且实用。 2. 实践和尝试:理论学习后,实践是巩固知识的关键。尝试使用各种产品创作作品,知识库中有相关作品和文章分享,欢迎实践后分享。 3. 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,获取实际应用中的第一手体验。 精进阶段(针对不会代码但希望深入的情况): 1. Python 基础: 基本语法:了解 Python 的基本语法规则,如变量命名、缩进等。 数据类型:熟悉字符串、整数、浮点数、列表、元组、字典等基本数据类型。 控制流:学习使用条件语句(if)、循环语句(for 和 while)控制程序执行流程。 函数:包括定义和调用函数,理解参数和返回值,以及作用域和命名空间。 模块和包:学会导入模块,使用包扩展程序功能。 面向对象编程(OOP):了解类和对象的定义与实例化,以及属性和方法,还有继承和多态。 异常处理:理解异常及其工作原理,学会使用 try 和 except 语句处理错误。 文件操作:掌握文件读写,处理文件与路径。
2024-11-13
零基础学习AI,需要报名学习,还是先免费网站开始
对于零基础学习 AI,您可以先从以下几个方面入手: 1. 了解 AI 基本概念: 建议阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括人工智能是什么,其主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。 浏览入门文章,这些文章通常会介绍 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,您将找到一系列为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,您可以按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习: AI 领域广泛(比如图像、音乐、视频等),您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 建议您一定要掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习之后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出您的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后的分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解它们的工作原理和交互方式。通过与这些 AI 产品的对话,您可以获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发您对 AI 潜力的认识。 至于是否需要报名学习还是先从免费网站开始,这取决于您的个人情况和学习习惯。如果您希望有系统的指导和监督,并且经济条件允许,报名学习可能更适合您。但如果您想先初步了解和尝试,从免费网站开始也是一个不错的选择。
2024-11-13