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提示词

Answer

提示词相关知识如下:

  1. 什么是提示词:
    • 用于描绘您想生成的画面。
    • 输入语言方面,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。
    • 启用提示词优化后,能帮您扩展提示词,更生动地描述画面内容。
  2. 如何写好提示词:
    • 可以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,比如: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 理解我们不想生成的内容,比如:不好的质量、低像素、模糊、水印。
    • 利用“加权重”功能,让 AI 明白重点内容,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)。
  3. 提示词要素:
    • 提示词可以包含指令(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)。
  4. 提示工程与提示词的区别:
    • 提示工程是人工智能领域中,特别是在自然语言处理和大型语言模型的上下文中一个相对较新的概念,涉及设计和优化输入提示,以引导 AI 模型生成特定类型的输出或执行特定的任务。其关键点包括精确性、创造性、迭代、上下文理解。
    • 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,是提示工程的一部分。提示工程是一个更广泛的概念,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,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。
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References

星流一站式 AI 设计工具

prompt输入框中你可以输入提示词、使用图生图功能辅助创作。[heading4]提示词[content]1.什么是提示词?1.1.内容1.1.1.提示词用于你想描绘的画面。1.2.输入语言1.2.1.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(一个长头发的金发女孩),基础模型1.5使用单个词组(女孩、金发、长头发),1.2.2.支持中英文输入。1.3.提示词优化1.3.1.启用提示词优化后,帮你扩展提示词,更生动的描述画面内容。2.如何写好提示词?2.1.预设词组2.1.1.小白用户可以点击提示词上方官方预设词组,进行生图2.1.提示词内容准确2.1.1.包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质,比如: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。2.2.调整负面提示词2.2.1.点击提示框下方的齿轮按钮,弹出负面提示词框2.2.2.负面提示词可以帮助AI理解我们不想生成的内容,比如:不好的质量、低像素、模糊、水印2.3.利用“加权重”功能,让AI明白重点内容2.3.1.可在功能框增加提示词,并进行加权重调节,权重数值越大,更优先。2.3.1.对已有的提示词权重进行编辑2.4.辅助功能2.4.1.翻译功能:一键将提示词翻译成英文2.4.2.删除所有提示词:清空提示词框2.4.3.会员加速:加速图像生图速度,提升效率

提示词要素

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。

问:什么是提示工程?与提示词有什么区别?

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。

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提示词工程
提示词工程师(Prompt Engineer)是在与人工智能模型交互时,负责设计和优化提示的专业人员,旨在引导模型产生准确、有用和相关的回答。 其主要职责包括: 1. 设计提示:根据用户需求和模型能力,考虑提示的长度、结构、措辞和信息量等因素,设计有效的提示以清晰传达用户意图并引导模型生成满意结果。 2. 优化提示:通过收集用户反馈、分析模型结果和实验不同的提示策略等方式不断优化提示,提高模型性能。 3. 评估提示:使用模型的准确率、流畅度和相关性等指标评估提示的有效性。 提示词工程师需要具备以下技能和知识: 1. 领域知识:对所工作的领域有深入了解,以便设计出有效的提示。 2. 自然语言处理(NLP):了解 NLP 的基本原理和技术,能够理解和生成自然语言文本。 3. 人工智能(AI):了解 AI 的基本原理和技术,能够理解和使用 AI 模型。 4. 沟通能力:具备良好的沟通能力,与用户、团队成员和其他利益相关者有效沟通。 以下是一些提示词工程师工作的实际案例:无需微调,仅用提示词工程就能让 LLM 获得 tool calling 的功能。其实现原理主要有两部分代码组成:提示词注入和工具结果回传。提示词注入用于将工具信息以及使用工具的提示词添加到系统提示中。工具结果回传则是解析 tool calling 的输出,并将工具返回的内容再次嵌入 LLM。 在基本概念方面,通过简单的提示词(Prompts)可获得大量结果,结果质量与提供的信息数量和完善度有关。一个提示词可包含指令、问题等信息,也可包含上下文、输入或示例等详细信息。当使用 OpenAI 的 gpt4 或者 gpt3.5turbo 等聊天模型时,可使用三个不同的角色来构建 prompt:system、user 和 assistant。提示工程(Prompt Engineering)就是探讨如何设计出最佳提示词,用于指导语言模型帮助高效完成某项任务。上述示例基本说明了现阶段的大语言模型能够发挥的功能作用,可用于执行各种高级任务,如文本概括、数学推理、代码生成等。
2025-03-16
提示词模板
以下是一些提示词模板相关的资源和信息: 相关网站: Majinai: 词图: Black Lily: Danbooru 标签超市: 魔咒百科词典: AI 词汇加速器: NovelAI 魔导书: 鳖哲法典: Danbooru tag: AIBooru: Civitai: 在 PromptLayer 网站创建提示词模板的过程: 首先登录 PromptLayer 的网站(https://promptlayer.com/createaccount)并创建一个账号,新创建的账号默认是 Free 方案,有 1000 次免费请求,足够测试使用。 第二步,开始创建提示词:账号创建完毕后,跳转到”Registry“菜单中,开始提示词模板创建流程。 当点击“Create Templates”按钮后,会出现提示词模板编写界面。 页面主要功能: Title:为提示词设定的名称。 System 提示词:是系统级提示词,用于指导和规范模型的行为,是主要编辑区域。 User 提示词:属于用户先行动作设定提示词,常用于表述用户的交互动作。 Assistant 提示词:一般是模型输出的内容,也可通过人工编写模拟模型的回复。User&Assistant 提示词一般在专家模式使用,合理使用可模拟多轮对话效果,帮助调试提示词。 Parameters:可选择和设置使用何种模型进行调试,提供一些模型的基本参数,可用来进一步调教模型的回复。
2025-03-16
提示词
以下是关于提示词的全面介绍: 一、提示词的基本概念 提示词用于描绘您想要的画面,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。启用提示词优化后,能帮您扩展提示词,更生动地描述画面内容。 二、如何写好提示词 1. 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。 2. 提示词内容准确:包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等,比如: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。 3. 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 理解我们不想生成的内容,比如:不好的质量、低像素、模糊、水印。 4. 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。 5. 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)。 三、提示词要素 提示词可以包含以下任意要素: 1. 指令:想要模型执行的特定任务或指令。 2. 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。 3. 输入数据:用户输入的内容或问题。 4. 输出指示:指定输出的类型或格式。 四、提示工程与提示词的区别 提示工程是一个相对较新的概念,涉及设计和优化输入提示,以引导 AI 模型生成特定类型的输出或执行特定的任务。其关键点包括精确性、创造性、迭代、上下文理解。提示词通常指直接输入到 AI 模型中的问题、请求或指示,是提示工程的一部分。提示工程是一个更广泛的概念,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。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-03-16
ai提示词
以下是关于 AI 提示词的相关信息: 存在“PUA 式”的 AI 提示词,如 Codeium & Windsurf 的相关提示词,以虚构的道德胁迫和极端情景迫使 AI 生成高质量代码,引发网友反感。 有一些关于提示词的项目合集,如 Awesome DeepSeek Integrations 项目,可帮助开发者启发灵感和探索新的 AI 应用场景。 对于 SD 新手,有以下提示词相关资源:Majinai、词图 PromptTool AI 绘画资料管理网站、Black Lily、Danbooru 标签超市、魔咒百科词典、AI 词汇加速器、NovelAI 魔导书、鳖哲法典、Danbooru tag、AIBooru 等。 在星流一站式 AI 设计工具中: 提示词用于描绘画面,输入语言支持中英文,通用大模型与基础模型 F.1、基础模型 XL 使用自然语言,基础模型 1.5 使用单个词组。 写好提示词要做到内容准确,包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等;可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;还可使用预设词组、辅助功能,如翻译、删除所有提示词、会员加速等。启用提示词优化能扩展提示词,更生动地描述画面内容。
2025-03-16
提示词
提示词相关知识如下: 1. 什么是提示词: 用于描绘您想生成的画面。 输入语言方面,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。 启用提示词优化后,能帮您扩展提示词,更生动地描述画面内容。 2. 如何写好提示词: 可以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,比如: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 理解我们不想生成的内容,比如:不好的质量、低像素、模糊、水印。 利用“加权重”功能,让 AI 明白重点内容,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)。 3. 提示词要素: 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。 4. 提示工程与提示词的区别: 提示工程是人工智能领域中,特别是在自然语言处理和大型语言模型的上下文中一个相对较新的概念,涉及设计和优化输入提示,以引导 AI 模型生成特定类型的输出或执行特定的任务。其关键点包括精确性、创造性、迭代、上下文理解。 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,是提示工程的一部分。提示工程是一个更广泛的概念,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。
2025-03-16
我是一个刚接触本站的AI小白,本站的AI提示词应该怎样使用
以下是关于本站 AI 提示词使用的详细介绍: 1. 提示词的定义和作用: 提示词用于描绘您想要的画面。 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。 启用提示词优化后,能帮您扩展提示词,更生动地描述画面内容。 2. 如何写好提示词: 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。 提示词内容准确:包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等,比如: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 理解我们不想生成的内容,比如: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。还可以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. 提示词相关资源: 提示词模板的相关网站,如 Majinai: 。 希望以上内容对您有所帮助,祝您使用愉快!
2025-03-15