如何给大模型写提示词？零基础入门到精通，收藏这篇就够了

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Python_0011/article/details/144393444

敬请点击上面“真正的人工智能”关注本公众号，看AI独家观点

前不久人工智能可是经历了高光时刻，诺贝尔物理学奖和化学奖都颁给了人工智能领域，这说明了什么？

你猜为什么没有诺贝尔数学奖？因为诺贝尔设立此奖的初衷是奖励那些实用发明，而他认为数学不能直接实用，是一种纯理论研究。

所以，当诺贝尔奖颁给了人工智能，就说明人工智能从理论走向了实用，也可以说从实验室走向了现实社会。

这与笔者此前写的文章，《人工智能不会再有寒冬》，观点也是一致的，笔者认为之所以不会再有寒冬，就是因为这次的人工智能浪潮从实验室走向了社会，确切说是人工智能大模型（LLM）有了很高的实用价值，所以不会再像前两次浪潮，虽然有一些成果，但终究不能实用，于是迅速从高潮跌入了低谷。

说现在的人工智能大模型能够实用，绝不是笔者凭空想象或走马观花便下的结论，而是经历了长期实践的考验。单说用GPT辅助写诗，笔者就从GPT-2开始历经数年，写了超500首，另外还有大量使用大模型创作绘画、音乐、歌曲、文章等的实践经验（本文封面图片就是使用阿里通义万相大模型生成的）。

你可别说这些艺术的东西不实用，要知道诺贝尔奖可是有文学奖的哟，甚至很多网友说今年的诺贝尔文学奖应该颁给ChatGPT。

既然人工智能大模型如此有实用性，那么笔者合理预测接下来将会有越来越多的人加入到使用大模型的行列中来，也一定会有越来越多的人想要学习如何使用大模型，而两项诺贝尔奖颁给人工智能领域更是会大大助推此潮流。

这同样不是凭空猜想，笔者做过一个讲如何用AI写文章的短视频（如下），这是笔者视频号中唯一播放量过千的，而且播放量还在不断增长，虽然由于笔者视频号知名度不高，增长很缓慢。

正如这个视频所示，使用大模型既简单又不简单，说它简单，把你想要做什么告诉大模型就行了，比如你想写篇文章，那就告诉大模型你想写篇什么样的文章，最简单就是把文章的主题或标题告诉它就行了，而你告诉大模型的内容就是提示词（prompt）。

说它不简单，就是要把提示词写好，让大模型生成符合你要求的结果，那又是不容易的。

记得笔者刚开始用大模型不久，写提示词有了一点经验，就有朋友让笔者写篇文章讲讲如何写好提示词，然而彼时笔者只是大概知道怎么做，却并没有总结出规律，有种心里知道却讲不出来的尴尬，所以也就一直没有写此文章。

是的，写提示词就有点像写文章，如何写好并没有固定的规则，而是千变万化的，就好像你去问一个知名作家如何写一篇好文章，他也未必能回答你。

后来就做了上面这个短视频，总结不出规律，就只能用示例来说明。

不过笔者经过长期实践，总算找到点规律，因此今天就把它写出来，以期能为人工智能应用的普及做点贡献。

与视频中的示例一样，写提示词一般分两种方法，一种是概括法，另一种是具体法。

概括法就是把你想要做什么对大模型说就行了，也就是说出你的目的，比如帮我写一篇关于如何谈恋爱的文章，或者画一幅美女的图。

此时，你是把大模型当作专家或高手，或者说它的创作水平高于你，你只需告诉它你想要做什么，它便能把事情做好。

有时候这种概括法确实能生成你想要的结果，如果你不满意，还可以多试几次，然后就可能得到你满意的结果了。

然而很多时候可能始终都得不到令你满意的结果，这是因为大模型其实并不是专家或高手，而是个不错的助手。

助手与专家的区别是，助手一旦知道了如何去做这件事，他就能把事情做好，但他往往不知道如何去做这件事；专家则是不一定具体能把事情做得很好，但他知道此事该如何去做。这就像高水平的教练和运动员，世界冠军的教练肯定打不过世界冠军，但他却能教会别人如何成为世界冠军。

如果你把自己当专家，把大模型当助手，那么你在给它提示词的时候就要使用具体法，即你要想出如何去做这件事，把很具体的方法或需要用到的具体要素告诉它，它就有可能帮你把事情做好了。

具体法不一定要说出目的，只需要说出具体怎么做就行。记得小时候看过一本关于爱迪生的书，他想出留声机的制作方法，于是画出图纸，叫手下按照图纸去做出来，手下直到做出来也不知道这是用来干嘛的，这就是具体法的典型例子。

上面视频中给出了写文章提示词的概括法和具体法示例，概括法就是一句话，即文章的标题，具体法则把写那篇文章所需要用到的内容提示得非常详细和具体。

有朋友可能会说，提示得如此详细和具体，那还不如自己写了，其实也并不非如此，将素材整理成为一篇不错的文章也是有一定工作量的，但基本可以算是简单重复性劳动，这种就不劳烦专家出手，交给助手去完成就可以了。

图片生成的具体法提示词可能是这样：香水，放在长满青苔的岩石上，周围环绕着自然和绿色，自然光照，柔和的阴影，极简主义，产品摄影，工作室拍摄，背景干净，颜色分级专业，商业外观。（引用自阿里通义万相大模型示例）

生成的结果如下：

这里大家不要误解，具体法并不是说写的字越多、越详细越好，关键在于具体，请看下面这个例子，也是笔者在之前文章中讲过的（参阅：《关于人工智能大模型应用及发展的讨论》）：

有朋友想用阿里通义万相大模型画一张图，对笔者说：“我输入：制作上市公司违规案例报告，需要一张封面图，简约、商务、大气，图中有‘违规’两个字。这种要求输入后怎么生成不了有关的图片啊？”

他使用的就是概括法，即把想要做什么直接对大模型说，但这显然没有生成他想要的结果。”简约、商务、大气“这都是很概括的说法，可到底如何才能表现出简约、商务、大气呢？这个笨”助手“并不知道，这就需要你这位专家去构思，想出如何来表现的创意，然后将具体的方法告诉助手。

于是笔者想了想，根据这位朋友的要求，给出了如下提示词：

文字：“违规”，文字风格：“硬币，锁链，背景白色”

通义万相便生成了不错的结果，尤其是文字与其它东西融为一体真的是非常棒，如下图：

这里笔者用金钱（硬币）和锁链来表示金融上的违规，再配以“违规”的字样，应该说是比较好地反映了”上市公司违规“这样的主题。其实还可以有很多种方法来表现这样的主题，即将硬币和锁链换成其它的元素，比如一双戴着手铐的手抓着纸币，但你不能指望大模型去想出这样的创意，需要你想出来具体的一种方法以及其中用到的各种元素，然后告诉大模型，它就能做好了。

至于像“制作上市公司违规案例报告，需要一张封面图”这些有关目的的话就不一定放到提示词中了。

当然，很多时候大模型也不能做得尽善尽美，比如这里要求”背景白色“，它就没有做到，但它使用的深色也不错，也是完全可以采用的，这也算它的一点灵活性吧。

另外，我们要用好大模型，还需要熟悉大模型的各种功能，比如这里需要在图片中写文字，但一般生成图片的大模型都不能很好地生成文字，比如阿里通义万相中的”文字作画“功能就是如此，但在通义万相的应用广场中还有个”艺术字“功能，就是专门针对文字生成的，上面这个例子就是采用了这一功能。

而且不同大模型也各有优势，在这个大模型上做不好的，换一个也许就行了，所以我们要想用好大模型，还需要对常见的大模型都比较熟悉，像笔者常用的就有通义万相、文心一言、kimi等，以及创作音乐歌曲的suno。

其实概括法也不一定就都不如具体法，有时用概括一些的提示词，给大模型发挥创意的空间，他可能生成你想不到的创意。比如下面这个视频，笔者在最后用了通义万相的视频生成功能，只是把最后的图片给它，没有任何提示词，结果中机器人化入大自然的创意则是笔者完全没有想到的，且很契合整个视频的主题。

包括这首歌也是使用的概括法，其实是笔者在suno大模型中不小心点击了生成按钮，然后这首歌就生成了，笔者一听，还挺不错的，于是就做成了这个视频。也就是说音乐、歌曲的概括法提示词可以一个字都没有，相当于你在现实中对助手只说一句“给我写一首歌”，然后他就帮你把歌写好了，那真是绝对的高度概括。