大模型内容创作质量提示的方法

GPT-4 Turbo数据质量革命:高质量训练数据如何驱动大模型六大升级 大语言模型(LLM)的性能瓶颈正从算力与参数转向数据质量——当模型架构趋近理论极限,决定其推理准确性、指令遵循力与多模态对齐能力的核心变量,是训练数据的信噪比、结构化程度与跨源可信度。高质量数据通过提升信息密度、强化逻辑锚点、支持细粒度标注与闭环校验,显著降低幻觉率、增强可控性,并使128k上下文、多模态理解、低成本微调等能力真正落地。尤其在法律、医疗、金融等高风险垂域,专业数据服务商提供的‘带溯源标签、经专家复核、符合合规标准’的垂直数据集,已成为模型从‘可能正确’迈向‘大概率可靠’的关键基础设施。本文深 阅读详情

大语言模型的设计初衷是生成文本内容。尽管其生成的文本初步阅读起来通顺、流畅,但深入探究后会发现存在缺乏创意、文风单调以及内容深度不足等问题。造成这些问题的原因主要有两点:一是训练语料中高质量的专业写作内容占比较低,导致模型倾向于生成普遍性和平均水平的文本;二是标注人员可能缺乏足够的文学素养,无法深入评估生成内容的创造性和语言风格。

因此,当我们试图将大语言模型引入专业写作领域的AI原生应用时,尤其是那些对创造性和个性化文风要求极高的创意写作领域时,所面临的挑战之大,不言而喻。指挥这样一个大语言模型进行内容创作,就如同试图驯服一群桀骜不驯的野马,其难度可想而知。

例如下面这个例子,仅仅给出一个简单的提示往往难以激发出高质量、有深度的文本输出,

帮我写一篇大熊猫保护的文章。

输出结果:

大熊猫是世界上极其宝贵的自然历史遗产,因其可爱的外貌和稀有的数量而深受人们的喜爱。然而,大熊猫面临着许多生存威胁,如栖息地破坏、气候变化和非法捕猎等。因此,保护大熊猫的工作至关重要。
保护大熊猫的栖息地是保护它们的关键。大熊猫主要生活在中国的山林地区,这些地区的森林砍伐和人类活动导致了它们栖息地的丧失。为了保护大熊猫的生存环境,中国政府已经采取了一系列措施,包括建立自然保护区、禁止森林砍伐和限制人类活动等。此外,国际组织和非政府组织也积极参与到大熊猫栖息地的保护中来……(略)

可以看到,这样的提示,通常只会得到一篇内容空泛、缺乏具体案例和深入分析的平庸之作。

那么,究竟是哪些因素在潜移默化中影响着文本的质量呢?在对内容创作过程进行细致剖析后,我概括出了六大要素:内容创意、受众定位、创作目的、文体选择、风格要求,以及呈现方式。这些因素相互作用,共同塑造了文本的最终品质。

让我们随着《AI原生应用:提示工程原理是实战》一书的第4章“内容创作提示”一起来解读。

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在打造内容创作领域的AI原生应用时,这些核心要素应作为产品重要的可调节参数并作为创作提示的一部分融入到产品的功能与交互流程中,以满足用户更精确、个性化的创作设定要求。接下来,我们将逐一深入探讨这些影响因素。

1 内容创意

内容创意是内容创作的核心和灵魂,它决定了文本的吸引力、独特性,以及传播潜力。在这个信息爆炸的时代,创意是内容脱颖而出的关键所在。

然而,创意并非凭空而来,它需要我们具备敏锐的观察力、丰富的想象力和不拘一格的思维方式。对于大语言模型而言,由于其训练数据主要来源于互联网上的公开文本,这些文本中的创意元素往往被淹没在大量平庸的文本中,导致大语言模型在生成文本时难以展现出足够的创意。

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2 受众定位

受众定位是确保内容传达效果的关键。不同的受众群体拥有各异的知识背景、兴趣爱好和阅读习惯。这些差异决定了他们对信息的接受程度、理解方式和反馈行为。因此,在提示中明确受众的情况,如年龄层次、性别分布、职业领域和兴趣偏好等信息,有助于大语言模型调整创作内容的语言风格、选择恰当的词汇和呈现信息的方式,从而产生更高质量的输出结果。

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3 创作目的

创作目的是创作者通过其作品期望传达的特定效果或信息,这构成了创作的核心意图。这一目的可能是为了向读者提供宝贵的知识,或者旨在说服他们接受某种特定的观点。在提示中明确创作目的能够帮助大语言模型更好地理解创作意图,聚焦核心,生成更加贴近预设目的的内容。

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4 文体选择

在文学创作和日常工作中,文体作为一种独特的语言表达方式,不仅承载着丰富的文化内涵和审美价值,还具备重要的实用价值。不同的文体拥有其独特的语言特点和结构组织规则,这些特点在很大程度上决定了文本的外在表现形式,并且深刻影响着文本所能够传达的情感、信息和观点。

在利用大语言模型进行内容创作时指定文体类型,能够引导大语言模型生成更具该文体特色的文本。这种指导方式的有效性在于,它利用了大语言模型内置知识和理解能力,使其能够根据特定的文体规范和结构来组织措辞,进而创作出更符合预设要求的文本。

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5 风格要求

在内容创作过程中,风格是作者独特个性的体现,也是文章吸引读者的重要因素。风格可以涵盖语言的选择、句子的构造及情感色彩的渲染等多个方面。例如正式的风格可能更适用于严谨的学术论文,而轻松幽默的笔触则可能让博客文章更加引人入胜。

对于大语言模型而言,指定风格能够帮助它更好地模仿特定的写作方式,从而使生成的文本更具个性化和情感化。然而,由于大语言模型的训练数据来源于整个互联网的语料库,其风格更接近于一个融合了互联网上各种风格的平均值。因此,在需要它产出具有强烈个人风格特点的内容时,需要运用一些提示工程方法来引导大语言模型。

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6 呈现方式

内容的呈现方式对信息的传达效果起到重要作用。不同的呈现形式能为我们带来独特的阅读体验。尽管对于大语言模型来说,其输出的内容呈现形式主要是文本,但在内容创作时可以在提示中明确其呈现方式扩展到其他形式,从而间接地影响最终内容的视觉效果,生成更具视觉吸引力和冲击力的内容。

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在《AI原生应用:提示工程原理与实战》一书中作者系统化的提出了利用大模型进行内容创作方法,市面非常稀少的指导大模型创作资料。

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