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提示词的常见结构

Answer

提示词常见的结构包括以下几种:

  1. 视频模型 Vidu 的提示词结构:
    • 基本构成:主体/场景——场景描述——环境描述——艺术风格/媒介。需调整句式和语序,避免主体物过多/复杂、分散的句式描述,避免模糊术语表达,使用流畅准确的口语化措辞,避免过度文学化叙述,丰富、准确和完整的描述以生成特定艺术风格、满足需求的视频。
    • 与画面联想程度的说明:以单帧图像为例,通过具体详实的位置描述/环境描述进行构图,帮助构建画面基本呈现效果;通过艺术风格描述进一步提升效果和氛围,统一画面风格。
  2. DALL·E 自动优化提示词结构:
    • 提示词生成指南:强调使用精确、视觉化的描述而非难以捉摸的概念,清晰明确的指示有助于生成高质量图像。
    • 提示词结构:是一个包括媒介、主题、背景、风格特点等多个元素的模板。媒介指定图像应模仿的艺术形式;主题是图像焦点,包括颜色、姿势和视角等;背景描述主题与环境的关系,包括时间、光线方向等;风格特点包括图像的独特艺术特点。还提供了生成图像和提出新想法的具体步骤和要求,默认设置除非另有说明会使用默认宽高比和风格,同时提醒避免使用违反服务条款的词语或概念。
  3. Runway 提示词结构:
    • 基本提示:纯文本提示遵循清晰结构,将相机运动、场景和主题的细节划分为单独部分时最有效。非纯文本提示为图片+基本提示词结构,使用输入图像时应专注描述希望在输出中看到的动作,而非图像内容。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

视频模型:Vidu

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。

DALL·E 自动优化提示词

1.提示词生成指南:这部分强调使用“精确、视觉化的描述”而不是“难以捉摸的概念”。清晰、明确的指示来生成图像有助于DALLE-3生成更高质量的图像。2.提示词结构:这是一个模板,包括媒介、主题、背景等多个元素,用于创建详细的提示词。媒介:指定图像应模仿的艺术形式。主题:图像的焦点,包括颜色、姿势和视角等。背景:描述主题与环境的关系,包括时间、光线方向等。风格特点:包括图像的独特艺术特点,如使用的技术、影响等。生成图像和新想法:提供了生成图像和提出新想法的具体步骤和要求。默认设置:除非另有说明,否则会使用默认的宽高比和风格。重要注意事项:提醒DALLE-3避免使用违反服务条款的词语或概念。[heading2]总结[content]可以看出,这个提示词大概率是由具备摄影专业知识的人编写的,其中涉及的元素、用词都很全面且专业,所以这个提示词的效果才会这么好。但是生成的图像也一般有一个通病就是:乍一看好像都很好,但是细节上会有瑕疵,这类问题多见于涉及到人物图像的时候,上面的天使有几张的脸就是有些微的问题的。实物画就会好很多。不过总体来说生成的图像质量还是非常高的!都颇具想象力!而且就算有些微的瑕疵,也可以通过后期改一下,办法总比困难多!大家也快去试一试吧~

Runway提示词

提示词结构1.纯文本提示:当它们遵循一个清晰的结构,将[相机运动]、[场景]和[主题]的细节划分为单独的部分时,它们最有效。[camera movement]:[establishing scene].[][相机运动方式]:[场景].[添加细节]注意:重复或加强在不同部分中关键想法可以帮助提高输出的遵守度。例如,你可能会注意到摄像机在超速镜头中快速穿越场景。1.非纯文本提示:Image+Text Base Prompt图片+基本提示词结构注意:使用-*-输入图像时,请专注于描述您希望在输出中看到的动作,而不是图像的内容。

Others are asking
AI图片视频提示词怎么编辑
以下是关于 AI 图片视频提示词编辑的相关知识: 1. 提示词的定义:用于描绘您想生成的画面,星流通用大模型与基础模型 F.1、基础模型 XL 使用自然语言(如一个长头发的金发女孩),基础模型 1.5 使用单个词组(如女孩、金发、长头发),支持中英文输入。 2. 写好提示词的方法: 预设词组:小白用户可以点击提示词上方官方预设词组进行生图。 内容准确:包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等,例如:一个女孩抱着小猫,背景是一面红墙,插画风格、孤独感,高质量。 调整负面提示词:点击提示框下方的齿轮按钮,弹出负面提示词框,负面提示词可以帮助 AI 理解不想生成的内容,如不好的质量、低像素、模糊、水印。 利用“加权重”功能:可在功能框增加提示词,并进行加权重调节,权重数值越大,越优先。还可对已有的提示词权重进行编辑。 辅助功能:包括翻译功能(一键将提示词翻译成英文)、删除所有提示词(清空提示词框)、会员加速(加速图像生图速度,提升效率)。 3. 提示词语法: 权重设置:,请注意,权重值最好不要超过 1.5。 Prompt Editing:通过 Prompt Editing 使得 AI 在不同的步数生成不一样的内容,比如在某阶段后,绘制的主体由男人变成女人。语法为:例如 alandscape 在一开始,读入的提示词为:the model will be drawing a fantasy landscape.在第 16 步之后,提示词将被替换为:a cyberpunk landscape,它将继续在之前的图像上计算。还可以轮转提示词,比如在第一步时,提示词为“cow in a field”;在第二步时,提示词为“horse in a field.”;在第三步时,提示词为“cow in a field”,以此类推。 4. 示例: “城市狂想”教程中提供了一些示例,如远景,三分法构图,俯视视角,数字绘画,云雾缭绕的山谷,群山连绵起伏,山谷间云雾缭绕,阳光透过云层洒在山间,形成光与影的对比,模拟观众的视线逐渐接近这片土地,新印象派风格特征,使用数字画笔和渐变工具ar 16:9v 6.1 等。同时,还为大家生成了 1 组共 12 段提示词,在使用时需注意,如果是其他平台的工具请复制后删除包含“”以后的部分。
2025-01-08
图像的提示词
以下是关于图像提示词的相关内容: 艺术字生成方面: 模型选择图片 2.1,输入提示词(可参考案例提示词)。 案例提示词如:金色立体书法,“立冬”,字体上覆盖着积雪,雪山背景,冬季场景,冰雪覆盖,枯树点缀,柔和光影,梦幻意境,温暖与寒冷对比,静谧氛围,传统文化,唯美中国风;巨大的春联,金色的书法字体,线条流畅,艺术美感,“万事如意”;巨大的字体,书法字体,线条流畅,艺术美感,“书法”二字突出,沉稳,大气,背景是水墨画;巨大的奶白色字体“柔软”,字体使用毛绒材质,立在厚厚的毛绒面料上,背景是蓝天。 “城市狂想”图片制作方面: 为大家提供了猫叔之前写的一段提示词的 prompt,生成了三条 prompt: 远景,三分法构图,俯视视角,数字绘画,云雾缭绕的山谷,群山连绵起伏,山谷间云雾缭绕,阳光透过云层洒在山间,形成光与影的对比,模拟观众的视线逐渐接近这片土地,新印象派风格特征,使用数字画笔和渐变工具ar 16:9v 6.1。 远景,中心对称构图,俯视视角,摄影风格,云雾中的山谷,山峦在云雾中若隐若现,山谷中隐约可见的河流蜿蜒流淌,云雾的流动感和山的静态形成对比,现实主义风格特征,使用长焦镜头和景深控制技术ar 3:2v 6.1。 远景,对角线构图,俯视视角,水墨画风格,云雾缭绕的山谷,山峦线条流畅,云雾以墨色深浅表现,山谷中的云雾仿佛在流动,给人以动态的视觉感受,中国山水画风格特征,使用毛笔和水墨渲染技术ar 2:3v 6.1。 为大家直接生成了 1 组共 12 段提示词,可直接使用。使用时注意,以下提示词可在悠船和 MJ 中使用,其他平台工具请复制后删除包含“”以后的部分。 星流一站式 AI 设计工具方面: 在 prompt 输入框中可输入提示词、使用图生图功能辅助创作。 提示词用于描绘画面,星流通用大模型与基础模型 F.1、基础模型 XL 使用自然语言(如一个长头发的金发女孩),基础模型 1.5 使用单个词组(如女孩、金发、长头发),支持中英文输入。 写好提示词的方法: 预设词组:小白用户可点击提示词上方官方预设词组进行生图,提示词内容要准确,包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等,如一个女孩抱着小猫,背景是一面红墙,插画风格、孤独感,高质量。 调整负面提示词:点击提示框下方的齿轮按钮,弹出负面提示词框,负面提示词可帮助 AI 理解不想生成的内容,如不好的质量、低像素、模糊、水印。 利用“加权重”功能:可在功能框增加提示词,并进行加权重调节,权重数值越大,越优先,也可对已有的提示词权重进行编辑。 辅助功能:包括翻译功能(一键将提示词翻译成英文)、删除所有提示词(清空提示词框)、会员加速(加速图像生图速度,提升效率)。
2025-01-07
提示词安全边界
以下是关于提示词安全边界的相关内容: 在任何文本输出场景下,实施一定程度的防护措施是必要的,且这种防护更侧重于模型交互层面的安全。一个完整的 RAG 提示词除业务功能外,应包含输入防护和输出防护两部分,以确保模型输入和输出过程的安全,保护整个系统。目前,没有能百分之百拦截所有攻击的完美技术,特别是针对提示词的拦截技术,这是由于大型语言模型服务人类时固有的复杂性。为全面提升模型安全性能,在模型训练阶段采取如对抗样本训练等更全面的措施是必要的,能使模型早期学习并适应潜在攻击模式,增强防御机制。 之前也曾提到提示词安全问题,这常被忽略,但却是关键且严肃的事。比如某 toC 产品泄漏提示词,可能被不良利用。对于生产级应用,安全总是第一位,在讲解更深入的提示词技术前,应先关注提示词安全。 更系列文章合集请访问:
2025-01-07
Agent 提示工程设计
在提示词工程设计方面: 对于游戏中的代理,如小机器人艾科,其指令结构包括角色预设(要求模型采用角色)、回复要求(提供参考文本)、提供示例(举例说明)和需要让 LLM 掌握的知识(提供参考文本)。以艾柯的提示词为例,在角色预设分别输入世界观、任务、回复的要求,设置身份,而掌握的知识就是环境的信息,使之能够与环境交互。同时,可以让 ChatGPT 帮忙生成和优化指示词,ChatGPT4.0 的 PromptPerfect 插件也可用于优化和生成指示词。 在创建工作流驱动的 AI Agent 时,简单情况可分为 3 个步骤: 规划:制定任务的关键方法,总结任务目标与执行形式,将任务分解为可管理的子任务,确立逻辑顺序和依赖关系,设计每个子任务的执行方法。 实施:在 Coze 上搭建工作流框架,设定每个节点的逻辑关系,详细配置子任务节点,并验证每个子任务的可用性。 完善:整体试运行 Agent,识别功能和性能的卡点,通过反复测试和迭代,优化至达到预期水平。接下来,从制定关键方法与流程,梳理「结构化外文精读专家」Agent 的任务目标。
2025-01-07
在现阶段的GPT发展下,与AI交流提示词还重要吗
在现阶段的 GPT 发展下,与 AI 交流的提示词仍然非常重要。以下是一些原因: 1. 目标明确:对于 GPT 及其他 AI 来说,明确每一步的目标至关重要。只有给予清晰的指导,AI 才能产生相关且有价值的输出。 2. 逻辑性:在各种提示策略中,逻辑性都是关键。清晰、结构化的提示有助于 AI 更有效地生成输出。 3. 分步骤:无论是进行深度分析还是遵循特定结构,确保提示按照清晰的步骤进行极为重要。 4. 考虑变量:这在某些提示策略中尤其重要,需要考虑可能影响结果的所有因素。 例如,在运用 CoD 将文章做摘要的实验中,个人观点认为以英文提示词最后加上中文输出的方式效果较好,并且密度等级 4 的结果较让人满意。同时,LangGPT 框架的出现也表明随着新一代模型的发布,提示词的重要性日益凸显,其编写过程逐渐成为一种编程语言。但也有人认为框架在协助的同时也有限制,提示词带来的收益并非如宣传所说,其重要性会朝两极分化。
2025-01-07
如何应用提示词
以下是关于如何应用提示词的全面指导: 一、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的质量。 二、学习提示词的构建技巧 1. 明确任务目标,用简洁准确的语言描述。 2. 给予足够的背景信息和示例,帮助模型理解语境。 3. 使用清晰的指令,如“解释”“总结”“创作”等。 4. 对特殊要求应给予明确指示,如输出格式、字数限制等。 三、参考优秀案例 研究和学习已有的优秀提示词案例,可在领域社区、Github 等资源中获取。 四、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。 五、活用提示工程工具 目前已有一些提示工程工具可供使用,如 Anthropic 的 Constitutional AI。 六、跟上前沿研究 提示工程是当前前沿研究领域之一,持续关注最新成果和方法论。 七、在星流一站式 AI 设计工具中的应用 1. 在 prompt 输入框中输入提示词,可使用图生图功能辅助创作。 2. 了解提示词的定义:用于描绘想生成的画面,支持中英文输入。 3. 掌握写好提示词的方法: 内容准确,包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等。 调整负面提示词,帮助 AI 理解不想生成的内容。 利用“加权重”功能,让 AI 明白重点内容。 可使用预设词组,小白用户可点击进行生图。 4. 善用辅助功能,如翻译功能、删除所有提示词、会员加速等。 精心设计的提示词能最大限度发挥语言模型的潜力,多实践、多学习、多总结,终可掌握窍门。请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-01-06
常见GPU卡介绍与比较
以下是常见 GPU 卡的介绍与比较: 在选择 GPU 作为 AI 基础设施时,需要考虑多个因素: 训练与推理方面:训练大型 Transformer 模型通常需要在机器集群上完成,最好是每台服务器有多个 GPU、大量 VRAM 以及服务器之间的高带宽连接。许多模型在 NVIDIA H100 上最具成本效益,但获取较难且通常需要长期合作承诺。如今,NVIDIA A100 常用于大多数模型训练。对于大型语言模型(LLM)的推理,可能需要 H100 或 A100,而较小的模型如 Stable Diffusion 则对 VRAM 需求较少,初创公司也会使用 A10、A40、A4000、A5000 和 A6000 甚至 RTX 卡。 内存要求方面:大型 LLM 的参数数量众多,无法由单张卡容纳,需要分布到多个卡中。 硬件支持方面:虽然绝大多数工作负载在 NVIDIA 上运行,但也有公司开始尝试其他供应商,如谷歌 TPU 和英特尔的 Gaudi2,但这些供应商面临的挑战是模型性能高度依赖软件优化。 延迟要求方面:对延迟不太敏感的工作负载可使用功能较弱的 GPU 以降低计算成本,而面向用户的应用程序通常需要高端 GPU 卡来提供实时用户体验。 峰值方面:生成式 AI 公司的需求经常急剧上升,在低端 GPU 上处理峰值通常更容易,若流量来自参与度或留存率较低的用户,以牺牲性能为代价使用较低成本资源也有意义。 此外,算力可以理解为计算能力,在电脑中可直接转化为 GPU,显卡就是 GPU,除了 GPU 外,显存也是重要参数。GPU 是一种专门做图像和图形相关运算工作的微处理器,其诞生是为了给 CPU 减负,生产商主要有 NVIDIA 和 ATI。
2025-01-06
常见GPU卡介绍与比较
以下是常见 GPU 卡的介绍与比较: 在 AI 基础设施的考虑因素中,比较 GPU 时需要关注以下几个方面: 训练与推理: 训练 Transformer 模型除了模型权重外,还需要存储 8 字节的数据用于训练。内存 12GB 的典型高端消费级 GPU 几乎无法用于训练 40 亿参数的模型。 训练大型模型通常在机器集群上完成,最好是每台服务器有多个 GPU、大量 VRAM 以及服务器之间的高带宽连接。 许多模型在 NVIDIA H100 上最具成本效益,但截至目前很难找到在 NVIDIA H100 上运行的模型,且通常需要一年以上的长期合作承诺。如今,更多选择在 NVIDIA A100 上运行大多数模型训练,但对于大型集群,仍需要长期承诺。 内存要求: 大型 LLM 的参数数量太多,任何卡都无法容纳,需要分布到多个卡中。 即使进行 LLM 推理,可能也需要 H100 或 A100。但较小的模型(如 Stable Diffusion)需要的 VRAM 要少得多,初创公司也会使用 A10、A40、A4000、A5000 和 A6000,甚至 RTX 卡。 硬件支持: 虽然绝大多数工作负载都在 NVIDIA 上运行,但也有一些公司开始尝试其他供应商,如谷歌 TPU、英特尔的 Gaudi2。 这些供应商面临的挑战是,模型的性能往往高度依赖于芯片的软件优化是否可用,可能需要执行 PoC 才能了解性能。 延迟要求: 对延迟不太敏感的工作负载(如批处理数据处理或不需要交互式 UI 响应的应用程序)可以使用功能较弱的 GPU,能将计算成本降低多达 3 4 倍。 面向用户的应用程序通常需要高端 GPU 卡来提供引人入胜的实时用户体验,优化模型是必要的,以使成本降低到可管理的范围。 峰值: 生成式 AI 公司的需求经常急剧上升,新产品一经发布,请求量每天增加 10 倍,或者每周持续增长 50%的情况并不罕见。 在低端 GPU 上处理这些峰值通常更容易,因为更多的计算节点可能随时可用。如果这种流量来自于参与度较低或留存率较低的用户,那么以牺牲性能为代价使用较低成本的资源也是有意义的。 此外,算力可以直接转化成 GPU,电脑里的显卡就是 GPU。一张显卡除了 GPU 外,显存也是很重要的参数。GPU 的生产商主要有 NVIDIA 和 ATI。GPU 作为一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备上做图像和图形相关运算工作的微处理器,其诞生源自对 CPU 的减负,使显卡减少了对 CPU 的依赖,并进行部分原本 CPU 的工作。
2025-01-06
面试AI岗位的,常见面试题
以下是面试 AI 岗位常见的面试题相关内容: 1. 关于 AI 面试官的相关产品: 用友大易 AI 面试产品:具有强大技术底座、高度场景贴合度、招聘全环节集成解决方案、先进防作弊技术和严密数据安全保障,能完成面试、初筛和自动发送面试邀约。 海纳 AI 面试:在线方式自动面试、评估,精准度高达 98%,面试效率提升 5 倍以上,候选人到面率提升最高达 30%。 InterviewAI:在线平台提供面试职位相关问题和 AI 生成的推荐答案,候选人用麦克风回答,会收到评估、建议和得分。使用时需考虑数据安全性和隐私保护问题。 2. 成为“AI 提示词工程师”的岗位技能要求: 市场调研、观察目标群体工作流、创造并拆解需求、选型现有 AI 解决方案做成产品来解决需求、抽象集成互联网 APP 产品、写 PRD、画 APP 产品原型图、组织团队进行 APP 产品开发。 对于零基础小白,建议找网上教程,看科普类教程,阅读 OpenAI 文档,理解参数作用,推荐练手的 Prompt 工具和相关教程文档。 3. AI 产品案例: 销售:话术总结优缺点、定制销售解决方案。 客服:定制客服话术。 HR:团队绩效管理、面试工具。
2024-12-13
AI在办公领域的常见应用有哪些
以下是 AI 在办公领域的一些常见应用: 1. 腾讯文档分类功能:利用数据分析和机器学习,自动分类办公文件,方便管理,市场规模达数亿美元。 2. WPS Office 中的智能排版、语法检查等功能:借助自然语言处理和机器学习,提高办公效率,实现自动化办公流程,市场规模达数十亿美元。 3. 联想设备管理平台:通过数据分析和物联网技术,对企业办公设备进行管理,包括设备状态监测、故障预警、软件更新等,提高设备利用率,市场规模达数亿美元。
2024-11-22
Aigc 常见名词解释
以下是一些 AIGC 常见名词的解释: AIGC:AI generated content,又称为生成式 AI,意为人工智能生成内容。例如 AI 文本续写,文字转图像的 AI 图、AI 主持人等,都属于 AIGC 的应用。类似的名词缩写还有 UGC(普通用户生产),PGC(专业用户生产)等。能进行 AIGC 的产品项目和媒介众多,包括语言文字类(如 OpenAI 的 GPT,Google 的 Bard,百度的文心一言,还有一种国内大佬下场要做的的 LLM)、语音声音类(如 Google 的 WaveNet,微软的 Deep Nerual Network,百度的 DeepSpeech 等,还有合成 AI 孙燕姿大火的开源模型 Sovits)、图片美术类(如早期的 GEN 等图片识别/生成技术,去年大热的扩散模型带火的 Midjourney,先驱者谷歌的 Disco Diffusion,一直在排队测试的 OpenAI 的 Dalle·2,以及 stability ai 和 runaway 共同推出的 Stable Diffusion)。 SD:是 Stable Diffusion 的简称。是由初创公司 StabilityAI、CompVis 与 Runway 合作开发,2022 年发布的深度学习文本到图像生成模型。它主要用于根据文本的描述产生详细图像。Stable Diffusion 是一种扩散模型(diffusion model)的变体,叫做“潜在扩散模型”(latent diffusion model; LDM)。SD 的代码模型权重已公开发布,可以在大多数配备有适度 GPU 的电脑硬件上运行。当前版本为 2.1 稳定版(2022.12.7)。源代码库:github.com/StabilityAI/stablediffusion 。 chatGPT:是由致力于 AGI 的公司 OpenAI 研发的一款 AI 技术驱动的 NLP 聊天工具,于 2022 年 11 月 30 日发布,目前使用的是 GPT4 的 LLM。 AI:人工智能(Artificial Intelligence)。 AGI:通用人工智能(Artificial General Intelligence)能够像人类一样思考、学习和执行多种任务的人工智能系统。 NLP:自然语言处理(Natural Language Processing),就是说人话。 LLM:大型语言模型(Large Language Model),数据规模很大,没钱搞不出来,大烧钱模型。 此外,还有一些相对较难的名词解释: NAI: 咒语:prompts,关键词 施法/吟唱/t2i:Text2Image 魔杖:t2i/i2i 参数 i2i:Image2Image,一般特指全部图片生成 inpaint:i2i 一种 maskredraw,可以局部重绘 ti/emb/炼丹:Train 中的文本反转,一般特指 Embedding 插件 hn/hyper/冶金:hypernetwork,超网络 炸炉:指训练过程中过度拟合,但炸炉前的日志插件可以提取二次训练 废丹:指完全没有训练成功 美学/ext:aesthetic_embeddings,emb 一种,特性是训练飞快,但在生产图片时实时计算。 db/梦展:DreamBooth,目前一种性价比高(可以在极少步数内完成训练)的微调方式,但要求过高 ds:DeepSpeed,微软开发的训练方式,移动不需要的组件到内存来降低显存占用,可使 db 的 vram 需求降到 8g 以下。开发时未考虑 win,目前在 win 有兼容性问题故不可用 8bit/bsb:一般指 Bitsandbyte,一种 8 比特算法,能极大降低 vram 占用,使 16g 可用于训练 db。由于链接库问题,目前/预计未来在 win 不可用
2024-11-08
AI相关常见缩写及对应含义,包含例如prompt,rag
以下是一些 AI 相关的常见缩写及对应含义: LLM:Large language model 的缩写,即大语言模型。 Prompt:中文译作提示词,是输入给大模型的文本内容,可理解为与大模型说的话或下达的指令,其质量会显著影响大模型回答的质量。 Token:大模型语言体系中的最小单元。不同厂商的大模型对中文的文本切分方法不同,通常 1Token≈12 个汉字。大模型的收费计算及输入输出长度限制常以 token 为单位计量。 上下文(context):指对话聊天内容前、后的内容信息,其长度和窗口会影响大模型回答的质量。 在 AI 绘画中,常见的画面构图提示词有: 视图相关:Bottom view(底视图)、front,side,rear view(前视图、侧视图、后视图)、product view(产品视图)、extreme closeup view(极端特写视图)、look up(仰视)、firstperson view(第一人称视角)、isometric view(等距视图)、closeup view(特写视图)、high angle view(高角度视图)、microscopic view(微观)、super side angle(超博角)、thirdperson perspective(第三人称视角)、Aerial view(鸟瞰图)、twopoint perspective(两点透视)、Threepoint perspective(三点透视)、portrait(肖像)、Elevation perspective(立面透视)、ultra wide shot(超广角镜头)、headshot(爆头)、a crosssection view of)
2024-11-08
如果用AI来画流程图、结构图的话,应该用哪款产品?
以下是一些可以用于使用 AI 来画流程图、结构图的产品: 1. Lucidchart: 简介:强大的在线图表制作工具,集成了 AI 功能,可自动化绘制多种示意图。 功能:拖放界面,易于使用;支持团队协作和实时编辑;丰富的模板库和自动布局功能。 官网:https://www.lucidchart.com/ 2. Microsoft Visio: 简介:专业的图表绘制工具,适用于复杂的流程图等,AI 功能可帮助自动化布局和优化图表设计。 功能:集成 Office 365,方便与其他 Office 应用程序协同工作;丰富的图表类型和模板;支持自动化和数据驱动的图表更新。 官网:https://www.microsoft.com/enus/microsoft365/visio/flowchartsoftware 3. Diagrams.net: 简介:免费且开源的在线图表绘制工具,适用于各种类型的示意图绘制。 功能:支持本地和云存储(如 Google Drive、Dropbox);多种图形和模板,易于创建和分享图表;可与多种第三方工具集成。 官网:https://www.diagrams.net/ 4. Creately: 简介:在线绘图和协作平台,利用 AI 功能简化图表创建过程。 功能:智能绘图功能,可自动连接和排列图形;丰富的模板库和预定义形状;实时协作功能,适合团队使用。 官网:https://creately.com/ 5. Whimsical: 简介:专注于用户体验和快速绘图的工具,适合创建多种示意图。 功能:直观的用户界面,易于上手;支持拖放操作,快速绘制和修改图表;提供多种协作功能,适合团队工作。 官网:https://whimsical.com/ 6. Miro: 简介:在线白板平台,结合 AI 功能,适用于团队协作和各种示意图绘制。 功能:无缝协作,支持远程团队实时编辑;丰富的图表模板和工具;支持与其他项目管理工具(如 Jira、Trello)集成。 官网:https://miro.com/ 使用 AI 绘制示意图的步骤: 1. 选择工具:根据具体需求选择合适的 AI 绘图工具。 2. 创建账户:注册并登录该平台。 3. 选择模板:利用平台提供的模板库,选择适合需求的模板。 4. 添加内容:根据需求添加并编辑图形和文字,利用 AI 自动布局功能优化图表布局。 5. 协作和分享:若需要团队协作,可邀请团队成员一起编辑。完成后导出并分享图表。 示例:假设需要创建一个项目管理流程图,可以按照以下步骤使用 Lucidchart: 1. 注册并登录:https://www.lucidchart.com/ 2. 选择模板:在模板库中搜索“项目管理流程图”。 3. 编辑图表:根据项目需求添加和编辑图形和流程步骤。 4. 优化布局:利用 AI 自动布局功能,优化图表的外观。 5. 保存和分享:保存图表并与团队成员分享,或导出为 PDF、PNG 等格式。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-01-06
大模型结构剖析
大模型的结构主要包括以下几个部分: 1. 基础层:为大模型提供硬件支撑和数据支持,例如 A100、数据服务器等。 2. 数据层:企业根据自身特性维护的垂域数据,分为静态的知识库和动态的三方数据集。 3. 模型层:包括 LLm(大语言模型,如 GPT,一般使用 transformer 算法实现)和多模态模型(如文生图、图生图等模型,训练所用数据为图文或声音等多模态数据集)。 4. 平台层:模型与应用间的平台部分,如大模型的评测体系或 langchain 平台等。 5. 表现层:也就是应用层,是用户实际看到的地方。 在大模型的运作方面,对于核心的模型层(LLm 和多模态),其原理如下: Encoderonly 模型通常适用于自然语言理解任务,如分类和情感分析,代表模型是 BERT。 Encoderdecoder 模型同时结合了 Transformer 架构的 encoder 和 decoder 来理解和生成内容,用例包括翻译和摘要,代表是 google 的 T5。 Decoderonly 模型更擅长自然语言生成任务,如故事写作和博客生成,众多熟知的 AI 助手基本采用此结构。 大模型的特点在于: 预训练数据非常大,往往来自互联网上的论文、代码、公开网页等,最先进的大模型一般用 TB 级别的数据进行预训练。 参数非常多,如 Open 在 2020 年发布的 GPT3 就已达到 170B 的参数。
2025-01-06
如何根据虑库存水平、需求预测、补货成本、库存持有成本等因素,使用线性规划、动态规划、随机优化等方法来调整库存结构呢
很抱歉,目前没有关于如何根据您提到的库存水平、需求预测、补货成本、库存持有成本等因素,使用线性规划、动态规划、随机优化等方法来调整库存结构的具体内容。但我可以为您提供一些一般性的思路和步骤: 首先,需要对库存水平、需求预测、补货成本和库存持有成本等数据进行详细的收集和分析。 对于线性规划方法,您可以建立一个目标函数,例如最小化总成本(包括补货成本和库存持有成本),同时满足库存水平和需求预测的约束条件。通过求解这个线性规划问题,得到最优的库存调整策略。 动态规划则是将问题分解为多个阶段,在每个阶段根据当前状态和决策选择来优化未来的结果。在库存调整中,可以根据不同时期的库存和需求情况,逐步做出最优决策。 随机优化适用于需求存在不确定性的情况。您可以建立概率模型来描述需求的不确定性,然后通过优化算法找到在不确定性条件下的最优库存策略。 不过,具体的应用和实现需要根据您的实际业务情况和数据特点进行深入研究和定制化的建模。
2025-01-06
大模型结构剖析
大模型的结构主要包括以下几个部分: 1. 基础层:为大模型提供硬件支撑和数据支持,例如 A100、数据服务器等。 2. 数据层:这里的数据层并非用于基层模型训练的数据基集,而是企业根据自身特性维护的垂域数据,分为静态的知识库和动态的三方数据集。 3. 模型层:包括 LLm(大语言模型)或多模态模型。LLm 一般使用 transformer 算法实现,如 GPT;多模态模型用于文生图、图生图等,训练数据为图文或声音等多模态数据集。 4. 平台层:是模型与应用间的平台部分,如大模型的评测体系或 langchain 平台等。 5. 表现层:也就是应用层,是用户实际看到的地方。 在大模型的运作方面,对于核心的模型层,即 LLm 和多模态模型,其原理如下: Encoderonly 模型通常适用于自然语言理解任务,如分类和情感分析,代表模型是 BERT。 Encoderdecoder 模型同时结合了 Transformer 架构的 encoder 和 decoder 来理解和生成内容,用例包括翻译和摘要,代表是 google 的 T5。 Decoderonly 模型更擅长自然语言生成任务,如故事写作和博客生成,众多熟知的 AI 助手基本都采用这种结构。 大模型的特点在于: 预训练数据非常大,往往来自互联网,包括论文、代码、公开网页等,最先进的大模型一般用 TB 级别的数据进行预训练。 参数非常多,如 Open 在 2020 年发布的 GPT3 就已达到 170B 的参数。
2025-01-06
根据画好的房屋结构草图,生成平面图
以下是一些能够帮助建筑设计师审核规划平面图的 AI 工具: 1. HDAidMaster:这是一款云端工具,建筑师能在平台上使用主流的 AIGC 功能进行有趣的集卡式方案创作。它在建筑设计、室内设计和景观设计领域表现出色,平台搭载的自主训练建筑大模型 ArchiMaster 由建筑设计院开发,软件的 UI 和建筑设计成果颜值在线。 2. Maket.ai:主要面向住宅行业,在户型设计和室内软装设计方面运用了 AI 技术。设计师预先输入房间面积需求和周边土地约束,软件能自动生成户型图,并可查看详细设计结果。 3. ARCHITEChTURES:这是一个 AI 驱动的三维建筑设计软件,为设计师提供全新设计模式。在住宅设计早期阶段,可引入相关标准和规范约束 AI 生成的设计结果,保证设计合规性。 4. Fast AI 人工智能审图平台:从住宅设计图构件开始,形成全自动智能审图流程,包括自动导入设计图、自动区域划分、构件识别、强条审查和自动导出结果,同时为建筑信息自动建模打下基础,最终将建筑全寿命周期内的所有信息集成,实现数据汇总与管理。 每个工具都有特定的应用场景和功能,建议您根据具体需求选择合适的工具。但需注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-12-27
chatgpt提示词结构
ChatGPT 提示词结构主要包括以下方面: 1. DALL·E 自动优化提示词结构: 结构为“一个”。 其中,媒介需考虑图像应模仿的艺术形式;主题包括颜色、姿势、视角等;背景要考虑环境如何补充主题,以及环境的类型、颜色、光线等;风格特点涵盖独特的艺术特点、影响、技术等,还包括照片、绘画、数字等方面的具体描述。 生成提示词时要遵循指南,保持简短、精确且令人惊叹,使用精确、视觉化的描述。 2. 写好 ChatGPT 提示词的技巧: 提问的几要素:包含思考问题需要的前置信息、主要解决的主客体和关系、回答的要求、类似问题的参考样例,并编辑问题模板,如相似问题的问题与答案(不一定需要)+问题主体+前置条件+回答要求。 举例法:通过举例让其模仿写,并变更主题。 3. 12 种 Prompt 框架: Instruction:指令,即希望 AI 执行的具体任务。 Context:背景信息,提供更多背景引导回复。 Input Data:输入数据,告知处理的数据。 Output Indicator:输出引导,说明输出的类型或风格。 Capacity and Role:能力和角色,确定应扮演的角色。 Insight:见解,提供请求背后的见解、背景和上下文。 Statement:声明,明确要求做什么。 Personality:个性,设定回应的风格、个性或方式。 Experiment:实验,请求回复多个示例。 Background:背景,说明背景提供充足信息。 Role:角色,指定扮演的角色。 Objectives:目标,明确希望实现的目标。
2024-12-27