写作提示词

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。8.测试和调整：在生成文本后，仔细检查结果，并根据需要调整prompt。这可能需要多次迭代，直到达到满意的结果。希望这些建议能帮助你更好地编写prompt。内容由AI大模型生成，请仔细甄别。

根据自己想画的内容写出提示词，多个提示词之间使用英文半角符号[,]，如：masterpiece,best quality,ultra-detailed,illustration,close-up,straight on,face focus,1girl,white hair,golden eyes,long hair,halo,angel wings,serene expression,looking at viewer一般而言，概念性的、大范围的、风格化的关键词写在前面，叙述画面内容的关键词其次，最后是描述细节的关键词，大致顺序如：(画面质量提示词),(画面主题内容)(风格),(相关艺术家),(其他细节)不过在模型中，每个词语本身自带的权重可能有所不同，如果模型训练集中较多地出现某种关键词，我们在提示词中只输入一个词就能极大地影响画面，反之如果模型训练集中较少地出现某种关键词，我们在提示词中可能输入很多个相关词汇都对画面的影响效果有限。提示词的顺序很重要，越靠后的权重越低。关键词最好具有特异性，譬如Anime(动漫)一词就相对泛化，而Jojo一词就能清晰地指向Jojo动漫的画风。措辞越不抽象越好，尽可能避免留下解释空间的措辞。可以使用括号人工修改提示词的权重，方法如：(word)-将权重提高1.1倍((word))-将权重提高1.21倍（= 1.1 * 1.1）[word]-将权重降低至原先的90.91%(word:1.5)-将权重提高1.5倍(word:0.25)-将权重减少为原先的25%(word)-在提示词中使用字面意义上的()字符

但是初涉提示词的我们不一定能够想到应该写什么样的背景，定义什么样的术语，给出什么样的模型，这个技巧是否对这种情况束手无策呢？“将编写提示词当作一种思维磨练，它会带来无限可能。”如果我们尝试以这个技巧为蓝本，改写一下官方的prompt会怎么样呢？～～～～～～～～～（改写prompt开始）prompt:answer:好的，我明白您的要求。接下来，我将在回答每个问题之前按照您提供的思考方式为您提供背景、定义术语和模型，以帮助您更好地理解和回答您的问题。请继续提出您的问题，我会按照您的要求回答。测试结果详见下图：（改写prompt结束）～～～～～～～～～这个技巧有点类似“Step-Back Prompting”（后退提示），让大语言模型能够在你不知道要怎么给它更多的细节时帮助你拓展思路，此处仅抛砖引玉，更多关于后退提示的内容可以参考以下论文《Take a Step Back:Evoking Reasoning via Abstraction in Large Language Models》内容：https://arxiv.org/abs//2310.06117#:~:text=We%20present%20Step%2DBack%20Prompting,from%20instances%20containing%20specific%20details.刀越磨越利，文时看时新。希望今日重读修改之文，能引发一点点诸君的思想涟漪。