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标题: 011篇 - AIGC提示词工程 - 提示词生成策略（Prompt Engineering - Prompt G [打印本页]

作者: 络腮胡菲菲 时间: 2024-7-22 02:22
标题: 011篇 - AIGC提示词工程 - 提示词生成策略（Prompt Engineering - Prompt G
大家好，我是元壤教育的张涛，一名知识博主，专注于生成式人工智能（AIGC）各领域的研究与实践。我喜欢用简朴的方法，帮助大家轻松把握AIGC应用技术。我的愿景是通过我的文章和教程，帮助1000万人学好AIGC，用好AIGC。
小伙伴们！本日我们要来聊一聊提示词生成的秘密武器，让你的语言模子变得更加锋利！在这一章中，我们将揭秘各种提示词生成策略，让你的提示词一秒变神奇！废话不多说，让我们开始吧！
预界说提示词

固定提示词：起首，我们有最简朴、最直接的预界说提示词。就像一把铁锤，稳稳地敲准了目标。但嘿，有时间稳固性未必就是灵活性啊！
基于模板的提示词：接下来是基于模板的提示词，就像是给提示词穿上了定制的西装！通过填空，我们可以在保持布局一致的同时，为每个场景打造独特的服装。

上下文提示词

上下文采样：上下文提示词就像是“模仿猫”，紧紧跟随着用户的一举一动。通过捕捉用户对话或特定领域数据，我们可以做到与用户输入“如影随形”。
N-Gram 提示词：这可不是说啥都行的N-Gram！它就像是提示词的灵魂伴侣，保持着紧密的接洽。有了N-Gram，我们的提示词就能更好地理解用户的意图。

N-Gram是一种在自然语言处理中常用的技术，用于分析文本数据。就像是在文本里玩“词语拼图”一样。它把文本切成一小块一小块，每块有n个词语大概字符。这些块被称作N-Gram，其中的“N”表现块里有多少个词语或字符。
  好比，假如我们有句话：“我喜欢学习语言”，当N=2时，我们把句子切成两个词语一组，就像是“我喜欢”、“喜欢学习”这样。而当N=3时，我们就把句子切成三个词语一组，就像是“我喜欢学习”这样。
  为什么要这样做呢？由于这样可以帮助计算机更好地理解文本，找出词语之间的关系。N-Gram在文本处理中非经常用，好比在翻译、文天职类、乃至是主动纠错等方面都有用武之地。
  自适应提示词

强化学习：这玩意儿有点锋利，就像是让呆板本身学会了跳舞！强化学习技术让自适应提示词可以随着用户反馈或任务表现不断进化，像个智慧的小呆板人一样。提示词工程师还能搞出个嘉奖体系，鼓励模子表现得更准确，简直就是给它们塞了一袋糖，说：“干得漂亮！再来！”用强化学习，自适应提示词就像是个会自我调解的变色龙，总能找到最符合的模子活动。
遗传算法：听着有点高端，但其实就是让提示词们本身玩个进化游戏。提示词工程师就像是个提示词的“大管家”，用遗传算法不停地造就和改进提示词，就跟造就植物一样，只是我们造就的是字词的组合。有了适应度函数这个“评委”，提示词们就能知道本身到底强在哪里，然后一路优化、进化，变得越来越强大，就像是字词版的“进化大师”！

互动提示词

提示词引导：就像是在和提示词“唠家常”一样！用户可以通过选择或建议来指导提示词的输出，让用户也参与到了“烹饪”的过程中。
用户意图检测：让我们来点“心有灵犀”的感觉吧！通过推测用户的需求，我们可以为用户量身定制提示词，满意用户的个性化需求。

迁徙学习

预训练语言模子：就像是给提示词“加鸡汤”一样！通过预训练语言模子，我们可以让提示词“智慧”起来，更快地适应新任务。
多模态提示词：这可不是单调的“文本游戏”！通过结合文本和其他情势的数据，我们可以让提示词拥有更多元化的“视角”，带来更加丰富的体验。

特定领域提示词

基于任务的提示词：就像是给提示词“穿越时空”一样！通过为特定任务计划提示词，我们可以为用户提供更专业、更知心的服务。
领域对抗训练：让我们来点“百战百胜”的豪情吧！通过在多个领域的数据上训练，我们可以让提示词无论面对何种情境都游刃有余。

提示词生成的最佳实践

以用户为中央的方法：亲爱的用户！我们的宗旨就是“你的需求就是我们的指南针”。只有相识用户的需求，我们才能真正做到“知行合一”。
迭代优化：让我们来点“持续改进”的精力吧！通过不断地收集用户反馈和性能评估，我们可以让提示词“与时俱进”，不断提拔自我。

结论

在本章中，我们揭示了各种提示词生成策略的秘密面纱。无论是预界说还是基于上下文的提示词，每种策略都有其独特的魅力和应用场景。
通过灵活运用这些策略，我们可以创建出引人入胜、紧跟潮流的提示词，从而提拔整体用户体验，让用户感受到“我懂你”的温暖。
嗯哼，看完这些，相信你对提示词生成的世界有了更深入的相识！记得，只要有好的提示词，语言模子的表现也会越来越惊艳哦！Keep going，小伙伴们！Let’s make some magic happen！✨
写在最后

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其他内容：
01-媒介
02-介绍
03-提示词在AI模子中的作用
04-什么是生成式人工智能？
05-NLP和ML底子
06-常见的NLP任务
07-优化基于提示词的模子
08-调优和优化技术
09-预训练和迁徙学习
10-计划有用提示词
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