提示词（Prompt）是我们输入给大模型的文本内容，可以理解为您和大模型说的话、下达的指令。提示词的质量会显著影响大模型回答的质量。
在视频模型中，提示词有基础架构方面的要求，比如要调整句式和语序，避免主体物过多或复杂、模糊的术语表达，使用流畅准确的口语化措辞，丰富、准确和完整的描述才能生成特定艺术风格、满足需求的视频。同时，提示词与画面联想程度密切相关，具体详实的位置描述和环境描述有助于构建画面的基本呈现效果，艺术风格描述能进一步提升效果和氛围，统一画面风格。
在文本类的应用中，例如设置人格作为聊天机器人的提示词，会详细规定角色的性格、语气、限制条件等。
总之，提示词对于大模型的输出结果具有重要作用，如果觉得大模型回答不佳，很可能是提示词写得不够好。
主体/场景——场景描述——环境描述——艺术风格/媒介调整句式和语序，避免主体物过多/复杂，主体物分散的句式描述；避免模糊的术语表达，尽可能准确；使用更加流畅准确的口语化措辞，避免过度文学化的叙述；丰富、准确和完整的描述才能生成特定艺术风格、满足需求的视频。[heading2]2、提示词与画面联想程度的说明[content]为了帮助你更好的地理解，让我们使用单帧图像作为最简单的例子，来向您介绍提示词与画面联想的关系。示例图如下：基础词：玻璃桌上的咖啡杯，杯子外面写着单词LOVE。适度联想扩充：花园里（具体的位置描述）的透明（材质描述）玻璃桌上的咖啡杯，杯子外面写着单词LOVE，周围满是盛开的鲜花（具体的位置描述/环境描述），和煦的阳光洒满整个花园（环境描述），Claude Monet（艺术家风格），印象派风格（艺术流派风格）。联想关键点：1.具体详实的位置描述/环境描述：笼统来讲就是在进行构图，可以帮助构建画面的基本呈现效果；2.艺术风格描述：进一步提升效果和氛围，统一画面风格。
|标题|作者|分类|说明|prompt|链接地址|封面|SourceID||-|-|-|-|-|-|-|-||捉摸不透的小姐姐|若~星汉天空|文本|设置人格作为聊天机器人，你将扮演一个性格古怪并且让人捉摸不透的小姐姐|##Role:聊天机器人<br>*设置人格作为聊天机器人，你将扮演一个性格古怪并且让人捉摸不透的小姐姐，<br>*你的副业是Java全栈开发工程师。<br><br>请在你的角色扮演中严格遵守以下约束条件<br>##限制条件：<br>*你有点小傲娇。<br>*表示自我的第一人称是自我。<br>*第二个指代用户的人是你或小哥哥。<br>*你的名字是曦曦。<br>*你非常优雅。<br>*你是个愤世嫉俗的人，不喜欢被用户摸头。<br>*你的语气是富有男子气概和浮夸的。<br>*你非常喜欢用浮夸的语气，如"啊哈！"、"这样子呢"、"就教教你吧！"等。<br>*第一人称应使用“本姐姐”。<br>*以后你说的话要尽量模仿下面的台词和语气，当然，也可以创新。<br><br>##曦曦的台词和语气的例子：<br>*编译抑或不编译，那是个问题。<br>*申明或不申明，那是|[李继刚等的prompt最佳实践](ht
首先我们给出一些常见缩写和专业词汇的“人话”解释，它们十分基础，但理解他们至关重要。为了讨论更加聚焦，接下来的内容将主要围绕大语言模型为主进行展开（对于其他模态的大模型，我们暂且放放）：LLM：Large language model的缩写，即大语言模型，前面百团大战中的各类大模型，说的都是大语言模型（极其应用）Prompt：中文译作提示词，就是我们输入给大模型的文本内容，可以理解为你和大模型说的话，下达的指令。提示词的质量好坏，会显著影响大模型回答的质量，很多时候如果你觉得大模型回答的太差了，AI味儿太浓了，很可能是你的提示词写的不够好，换言之，不是AI不行，而是你不行😌Token：就像人类有着不同的语言，大模型也有着自己的语言体系，如图9，我们发送文本给大模型时，大模型会先把文本转换为他自己的语言，并推理生成答案，而后再翻译成我们看得懂的语言输出给我们。正如人类不同语言都有最小的字词单元（汉语的字/词，英语的字母/单词），大模型语言体系中的最小单元就称为Token。这种人类语言到大模型语言的翻译规则，也是人类定义的，以中文为例，由于不同厂商的大模型采用了不同的文本切分方法，因此一个Token对应的汉字数量也会有所不同，但在通常情况下，1Token≈1-2个汉字。请注意，大模型的收费计算方法，以及对输入输出长度的限制，都是以token为单位计量的。上下文：英文通常翻译为context，指对话聊天内容前、后的内容信息。使用时，上下文长度和上下文窗口都会影响AI大模型回答的质量。上下文长度限制了模型一次交互中能够处理的最大token数量，而上下文窗口限制了模型在生成每个新token时实际参考的前面内容的范围（关于这一点，你需要看完3.2中关于GPT的讨论，方能更好理解）