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飞浆AI studio人工智能课程学习(1)-大模型时代&优质Prompt

文章目录

大模型时代&优质Prompt Al生成技术价值概览 开始构建你的优质prompt 近十年深度学习模型主要更迭 为什么大模型能够有如此强大的表现力 大模型与Prompt 例1: 画一幅画,呆萌的小猫躺在大泡泡中 例2:请生成一张统计图,内容为:橘子10个,苹果20个,梨15个,猕叔桃1D个 例3:帮我撰写一个验证邮箱的正则表达式 例4:为什么优质Prompt才能生成优质内容 写一篇关于“阿玛尼405口红(烂番茄色)”的种草推文 改进版: bad prompt VS good prompt 从业者-高效工具 企业-降本增效 产业-代际革新 如何定义优质Prompt 1.表达清晰 2.通用性强 3.生成稳定 典型案例: 开始构建优质Prompt 第一步:简单了解大模型生成原理 请补全这段文字:今天天气真好,我的心情 第二步:写出一个基础的Prompt Prompt万用公式: 用于文案生成的优质prompt case1:我希望你充当讲故事的人,你要想出一个童话故事。 case2:我希望你充当讲故事的人,你要想出一个中华文化的童话故事,要求内容积极向上,与猫猫有关 case3:我希望你充当讲故事的人,你要想出一个中华文化的童话故事,要求内容积极向上,与猫猫有关。 优质Prompt示例 简历润色Prompt: 面试准备Prompt: 种草文章Prompt: 代码生成Prompt : 组装电脑Prompt: 提示词进阶(下节预告)


学习记录
源自:百度飞浆-基于大模型的优质Prompt开发课
原始视频地址

大模型时代&优质Prompt

原始视频:地址

Al生成技术价值概览

朵云轩x文心一格的110万拍卖画作
创作者在一些提示词平台上进行售/Prompt Base
->使用提示词能让想象力得到发挥
->发掘提示词可以产生收益

开始构建你的优质prompt

大规模预训练语言模型LLMs是目前最高效的AI生成技术
提示词工程师JD
–>掌握提示词也是一种技能

近十年深度学习模型主要更迭

传统模型:以RNN、CNN网络为主的神经网络
预训练模型:Transformer网络的出现,BERT与GPT的比拼,Encoder为主的自编码结构,BERT领先一步
大模型:GPT3.0的出现,Decoder为主的自回归结构转折,chatgpt引领大模型(LLM,large language model )时代
当模型能够习得的知识量级越来越大,其生成的内容亦呈现出无限可能

为什么大模型能够有如此强大的表现力

数据:不断追求更多的数据的训练,不断追求与人类价值观的对齐
算力:更高要求的基础设施(Infra),硬件、深度学习框架、模型的高效协同
模型:千亿以上的参数量,具有涌现能力SFT(supervised fine-tuning)
RLHF ( Reinforcement Learningfrom Human Feedback )
大模型(LLMs)涌现出的三大能力:上下文学习,指令遵循,思维链推理
(ln-cotnext learning)(instruction-following)(COT,Chain-of-thoughts)

大模型与Prompt

例1: 画一幅画,呆萌的小猫躺在大泡泡中

画一幅画,呆萌的小猫躺在大泡泡中,可爱温柔,动漫风格,暖系色调,居中,面对镜头,虚幻引擎,棉花糖质感,光线追踪,极致细节,质感细腻,8K,超高清,超广角,极致清晰,丁达尔效应
好的,根据你的需求,我为你创作了一幅画作。

我的作画技能还在不断进化中,暂时环不士核284 …nP8如果需要继续让我为你作画,请完整描述你的需求,如:“帮我画一枝晶莹剔透的牡丹花”。

Prompt基本定义:
驱动大模型进行表达的文本描述。
Prompt:
------------------———
画一幅画,呆萌的小猫躺在大泡泡中,可爱温柔,动漫风格,暖系色调,居中,面对镜头,虚幻引擎,棉花糖质感,光线追踪,机制细节,质感细腻,8K,超高清,超广角,极致清晰,丁达尔效应
------------------———

例2:请生成一张统计图,内容为:橘子10个,苹果20个,梨15个,猕叔桃1D个

以下的图表展示了橘子10个,革果20个,梨15个,猕猴桃10个:

Prompt基本定义:
驱动大模型进行表达的文本描述。
Prompt:
请生成一张统计图,内容为:橘子10个,苹果20个,梨15个,猕猴桃10个

例3:帮我撰写一个验证邮箱的正则表达式

当验证电子邮件地址时,可以使用以下正则表达式:

这个正则表达式的含义如下:1.^表示字符串的开头。
2. [a-zA-z0-9._%±]+表示至少一个大小写字母、数字、下划线、百分号、加号、减号、破折号之一。
3. e表示邮件地址中的@"符号。
4. [a-zA-z0-9.-]+表示至少一个大小写字母、数字、下划线、短横线之一。5. i。表示"∵."符号。
6. [a-zA-Z]{2,}表示至少两个大小写字母。mP87.$表示字符串的结尾。
这个正则表达式可以匹配大部分合法的邮箱地址。需要注意的是,在一些老旧的服务器上,可能不支持这个正则表达式,因此最好使用更加安全的方式验证电子邮件地址。例如使用服务器端脚本或者第三方验证工具.
Prompt基本定义:
驱动大模型进行表达的文本描述。
Prompt:
帮我撰写一个验证邮箱的正则表达式
类似应用于:评论正向负向评论的分析,原因,电话抽取等,python输出等,解决工程问题。

例4:为什么优质Prompt才能生成优质内容

假如你是一位营销文案小编,你希望借助大模型帮你提高工作效率:

写一篇关于“阿玛尼405口红(烂番茄色)”的种草推文

当然可以!以下是一篇关于阿玛尼405口红(烂番茄色)的小红书种草推文,希望能够满足您的需求:

今天想和大家分享一支我最近超爱的口红——阿玛尼405烂番茄色!
这支口红真的是太好看了!颜色非常浓郁,但又不会过于浓烈,真的是完美的烂番茄色!无论是薄涂还是厚涂,都非常适合日常妆容。
不仅如此,这支口红的质地也非常棒!非常顺滑,不会干燥或者起皮,而且持久度也非常不错,可以持续一整天不脱妆。
总之,如果你想要一支显白、持久、顺滑的口红,那么阿玛尼405口红一定不会让你失望!赶快入手吧!

改进版:

请用小红书的种草风格。写一篇关于“阿玛尼405口红(烂番茄色)”的种草推文需要多用点emo]i表情,活泼可爱的语气,最后加tag,不超过300字

种草推文:
!阿玛尼405口红,你必须拥有的一支口红!
!烂番茄色,真的太美了!这支口红颜色浓郁,不是那种浅浅的粉色,而是充满生命力的烂番茄色。不论是日常妆还是晚宴妆,都能轻松驾驭,而且持久不脱色哦!
6R@6无论你是上班族还是学生党,这支口红都能让你的妆容更加出众。它的质地柔滑,很容易上嘴,而且不会干燥或脱皮。同时,它还很滋润,喝水也不会有问题。真的是太好用了!
劓念赶紧购买一支阿玛尼405口红,让你的美丽从现在开始!这支口红颜色绝对不会让你失望,而且它的多用途也会让你爱不释手。无论是出门逛街还是和朋友聚会,这支口红都能帮你应对各种场合。现在就行动吧,让你的妆容更加完美!#阿玛尼405口红#
掌握领域核心技能,让大模型帮你写的更好!!!

bad prompt VS good prompt

生成效果差异巨大,真正有产业/社会价值的是后者。
AIGC:新一代内容生产方式
AIGC: Al Generated Content,利用人工智能进行内容生产的方式
强大的内容生产力:大幅提升内容生产的质量与效率,更好满足用户的生产需求

从业者-高效工具

更精细化的内容打磨
更有深度的创意创作

企业-降本增效

·更高效的资源分配
·更稳定的业务发展

产业-代际革新

·生产方式优化
·促进整体效率提升
·优化资源配置

如何定义优质Prompt

虽然不同任务对优质Prompt的定义不同,但通常满足以下三点即可视为优质Prompt:

1.表达清晰

通俗易懂,表达简洁清晰,做到不仅可以让模型生成出好的内容,普通人也能明白其中含义。
典型案例:
虽然使用特殊符号等非结构化提示词,也有概率产生不错效果。但其并不具备可读性,而且未来可能会随版本迭代失去其作用。

2.通用性强

在同类任务上,更换主体词后仍有不错效果。
典型案例:
一副绘制二次元猫猫头像的提示词,在更换主体词为狗狗时,仍然可以生成高质量头像。

3.生成稳定

相同提示词情况下,多次生成的内容足够稳定。

典型案例:

有些提示词生成10次才可能有1次满足我们使用需求,而有些则会是更多次数,不够稳定的提示词会影响工作效率。

开始构建优质Prompt

第一步:简单了解大模型生成原理

请补全这段文字:今天天气真好,我的心情******
可用温度系数,超参数,采样测量等随机过程进行调整。高温度系数较为发散。
事实性问题可能会出现错误,先创作,发散的问题,不会有太大错误。选不好其中的字,也不会有太大
先不要碰事实性,答案比较唯一的prompt,不利于学习。

请补全这段文字:今天天气真好,我的心情

今天天气真好,我的心情也随之变得愉快。阳光明媚的天气带给我无限的好心情,仿佛整个世界都充满了生机和活力。我想,这种美好的天气应该是让人感到快乐和幸福的原因之一吧。我很幸运生活在这个地球上,可以感受到如此美妙的天气和自然景观,这让我感到非常珍贵和幸福。希望每个人都能够在自己的生活中找到属于自己的小确幸,让心情保持愉快。

第二步:写出一个基础的Prompt

Prompt万用公式:

Prompt=任务+生成主体+细节(可选)+形式(可选)
【必选】
任务:指明希望模型完成的任务类型,如“请生成一篇广告文案”、“扮演翻译官”,“生成一篇广告文案”即是希望生成的任务类型。
生成主体:指要生成的主要对象,如“请生成一篇关于狗不理包子的广告文案”中,“狗不理包子”即是主要对象。
【可选】
细节:倘若我们需要让生成文案中增加emoji表情,则可以在Prompt中增加“加一些emojI表情点缀”等细节描述来丰富最终生成效果,但通常细节性描述不一定能够完全生效。
形式:指明生成后的排版、内容风格,动模态,如“用文本描述”、“代码形式生成”、“转为广东话”等。markdown

用于文案生成的优质prompt

case1:我希望你充当讲故事的人,你要想出一个童话故事。

Prompt=任务+答案主体+细节(可选)+形式(可选)
我希望你充当讲故事的人,你要想出一个童话故事。
任务:充当讲故事的人
答案主体:一个童话故事
从前,有一个叫做小红帽的女孩,她住在一个小村庄里。这个村庄有一个大森林,里面住着许多可怕的动物,包括狼和狐狸。小红帽非常喜欢在森林里玩耍,但是她的母亲总是告诉她,不要独自一人去森林里,因为那里有很多危险的动物。
有一天,小红帽决定独自一人去森林里玩耍。她穿上了她最喜欢的红色外套,带上了她最喜欢的小背包,然后出发了。她走了很长一段路,终于到达了森林。她很兴奋,开始在森林里跑来跑去,寻找新的探险。
但是,很快小红帽就发现了一些不对劲的地方。她听到了奇怪的声音,看到了一些奇怪的东西,还发现自己的脚被什么东西咬了一口。她感到非常害怕,开始哭泣。
就在这时,一只大灰狼出现了。小红帽吓坏了,但是她很快发现这只狼并不是真正的狼。相反,它非常友好,还给了小红帽一些好吃的食物。小红帽开始觉得这只狼非常亲切,于是她和它成为了朋友。

case2:我希望你充当讲故事的人,你要想出一个中华文化的童话故事,要求内容积极向上,与猫猫有关

Prompt=任务+答案主体+细节(可选)+形式(可选)
任务:充当讲故事的人
答案主体:童话故事
细节:中华文化,内容积极向上,与猫猫有关
生成结果:
从前有一只可爱的小措咪,它叫做咪眯。咪咪是一只非常活泼可爱的小动物,它喜欢到处跑跳玩耍,充满了活力和热情。
有一天,咪咪在森林里玩耍时,遇到了一只可爱的小兔子。小兔子告诉咪咪,在森林的深处有一个神秘的洞穴,里面有很多宝藏。咪踩听了非常兴奋,于是决定和小兔子一起去寻找宝藏。
他们走了很长时间,终于来到了洞穴的入口。洞穴里面非常黑暗,但是咪咪却有着特殊的夜视能力。它一边听着小兔子的指引。一边在洞穴里面寻找着宝藏。
突然间,他们听到了一声巨响,接着就看到了一只凶猛的大老虎。老虎非常生气,因为他的宝藏被人类发现了,张咪和小兔子非常害怕,但是他们并没有故弃。而是勇敢地面对了老虎。
咪咪用它敏捷的身手和聪明的头脑,成功地躲过了老虎的攻击。小兔子则用它的聪明才智,想出了一个巧妙的计划,让老虎不得不离开。
最终,咪咪和小兔子成功地找到了宝藏,并且成为了森林里的英雄。他们一起分享着宝藏,并且决定要一起保护这片森林,不让任何人破坏它的美好。
这就是一个关于勇气、友情和正义的童话故事。咪咪和小兔子的冒险经历告诉我们,只要我们有勇气和智慧,就可以战胜一切困难和搞战。同时,也要保护自然环境。让它们永远美丽。

case3:我希望你充当讲故事的人,你要想出一个中华文化的童话故事,要求内容积极向上,与猫猫有关。

请用广东话讲一下
Prompt=任务+答案主体+细节(可选)+形式(可选)
任务:充当讲故事的人
答案主体:童话故事
细节:中华文化,内容积极向上,与猫猫有关
形式:用广东话讲一下
我希望你充当讲故事的人,你要想出一个中华文化的童话故事,要求内容积极向上,与猫猫有关。请用广东话讲一下
你需要的语音已经生成好了,请点击语音条播放。(可以稳定复现)

优质Prompt示例

简历润色Prompt:

帮我扩写并优化一下简历中的这句话:“用PaddleSpeech完成原神可莉音频克隆项目,发布在哗哩哗哩后有百万播放量,非常厉害”

面试准备Prompt:

现在你是百度文心大模型运营面试官,希望你可以给面试常问的几个问题,我的岗位是活动运营
歌词生成Prompt:
现在你是方文山的实力粉丝,请写一组歌词,关于青山万水

种草文章Prompt:

请用种草文案风格,写一篇关于“xxx品牌口红”的种草推文,需要多用点emoji表情,活泼可爱的语气,最后加tag

代码生成Prompt :

请帮我写一个能够读取PDF的代码,需要是Python形式

组装电脑Prompt:

请给出一台总价不超过500元台式机配置单,要图吧垃圾佬的版本,接受二手配件
可以问:面签时面试官常问的几个问题

提示词进阶(下节预告)

Prompt:
帮我做一幅很好看的画,一只猫猫趴在透明的泡泡上,眼睛盯着前方看,泡泡上还打着光非常可爱,整体上是粉色系为主的动画风格
如何优化Prompt
迭代
引导
工具
模型微调

更新时间 2024-02-05