提示词

如果您接触过大量提示工程相关的示例和应用，您会注意到提示词是由一些要素组成的。提示词可以包含以下任意要素：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。为了更好地演示提示词要素，下面是一个简单的提示，旨在完成文本分类任务：提示词在上面的提示示例中，指令是“将文本分类为中性、否定或肯定”。输入数据是“我认为食物还可以”部分，使用的输出指示是“情绪：”。请注意，此基本示例不使用上下文，但也可以作为提示的一部分提供。例如，此文本分类提示的上下文可以是作为提示的一部分提供的其他示例，以帮助模型更好地理解任务并引导预期的输出类型。注意，提示词所需的格式取决于您想要语言模型完成的任务类型，并非所有以上要素都是必须的。我们会在后续的指南中提供更多更具体的示例。

提示工程（Prompt Engineering）是人工智能领域中，特别是在自然语言处理（NLP）和大型语言模型（LLMs）的上下文中，一个相对较新的概念。它涉及设计和优化输入提示（prompts），以引导AI模型生成特定类型的输出或执行特定的任务。[heading3]提示工程的关键点包括：[content]1.精确性：通过精确的提示，可以提高AI模型输出的相关性和准确性。2.创造性：提示工程需要创造性地思考如何构建问题或请求，以激发AI模型的特定能力。3.迭代：通常需要多次尝试和调整提示，以获得最佳结果。4.上下文理解：提示需要包含足够的上下文信息，以便AI模型能够理解并执行所需的任务。[heading3]提示词（Prompts）：[content]提示词通常指的是直接输入到AI模型中的问题、请求或指示，它们是提示工程的一部分。提示词可以非常简单，如“给我总结这篇文章的主要观点”，或者更复杂，如设计一个包含多个步骤和条件的复杂任务。[heading3]与提示工程的区别：[content]提示词是实际输入到AI系统中的具体文本，用以引导模型的输出。提示工程则是一个更广泛的概念，它不仅包括创建提示词，还涉及理解模型的行为、优化提示以获得更好的性能、以及创造性地探索模型的潜在应用。提示工程的目标是最大化AI模型的效用和性能，而提示词是实现这一目标的手段之一。在实际应用中，提示工程可能包括对AI模型的深入分析、用户研究、以及对特定任务的定制化提示设计。内容由AI大模型生成，请仔细甄别。

提示词（Prompt）在文生视频，图生视频，和角色生视频中都有广泛使用。准确写出提示词，可以使PixVerse更容易生成您想要的视频，减少试错成本。本篇详细讲解了针对PixVerse的提示词基本规则，帮助您轻松入门AI视频生成。[heading1]什么是提示词（Prompt）[content]在AI视频生成中，Prompt指的是用于指导或引导AI模型生成特定视频内容的描述性文本或指令，简单来说，您需要在Prompt中描述您想要生成的视频画面。Prompt一般包含描述性文字，指令参数，情感氛围，参考风格这几个方面，下面会展开讲解。[heading1]提示词语言[content]推荐使用英文输入，PixVerse对英文的理解能力最佳，效果最好。如果您对英文不熟悉，也可以使用自己的语言，PixVerse的模型可以处理任何语言输入。