这个词真好!

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很久没来了!

今天上优快云发现坛子里偶然一个人的BLOG,看完之后心中多少有些感触,总想写点什么东西,结果整个上午该进行的工作没有一点进展。“本来无一物,何处惹尘埃”这是六祖对佛理的参悟,中国是一个讲究玄学的地方,耳睹目染难免就要受到一些影响。曾经也信誓旦旦的要把此做为自己的目标,希望有一天可以顿悟达道,一个多么漫长的过程....

蜕变这个词不知道是那位高人造出来的,我搜肠刮肚要找的就是一个这样的词,一个有太大变数的中性词。喜欢这个词的原因,也可能是因为在不断变化中才更容易捕捉到机会吧!

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图片生成
Stable-Diffusion

Stable Diffusion 3.5 (SD 3.5) 是由 Stability AI 推出的新一代文本到图像生成模型,相比 3.0 版本,它提升了图像质量、运行速度和硬件效率

<think>我们首先需要定义什么是好的提示,然后给出示例和特征。好的提示通常能够引导AI生成更准确、相关且有用的回答。为了回答这个问题,我将通过以下步骤进行:1.网络搜索关于好的提示的定义、特征和示例。2.整合搜索到的信息,形成清晰的定义。3.列举好的提示的关键特征。4.提供一些好的提示示例。5.最后,根据用户问题和回答生成相关问题。根据搜索,好的提示(Prompt)是指用户输入给AI模型的指令或问题,其质量直接影响模型输出的效果。好的提示应当清晰、具体、有针对性,能够减少歧义并引导模型生成符合预期的结果。好的提示特征包括:-清晰具体:避免模糊汇,明确指定任务细节。-提供上下文:适当背景信息有助于模型理解意图。-简洁高效:避免冗余,但又不遗漏关键信息。-指令明确:使用动作动(如“列出”、“总结”、“比较”等)明确任务类型。-指定格式或结构:如要求以表格、列表等形式输出。-提供示例:在提示中提供示例有助于模型遵循特定格式。示例:1.普通提示:“写一首诗。”改进后:“写一首关于春天的五言绝句,主题为新生和希望,每句5个字,共4句,押韵。”2.普通提示:“翻译这句话。”改进后:“将以下中文句子翻译成英文:'今天天气真好,我们去公园散步吧。'”3.普通提示:“帮我写邮件。”改进后:“以人力资源经理身份,为新入职员工撰写一封欢迎邮件,内容涵盖入职时间、所需携带证件及公司福利介绍,要求正式、友好,200字以内。”这些示例展示了如何通过添加细节、明确格式和上下文来提升提示质量,进而获得更理想的输出。§§相关问题§§:1.如何设计提示以提高AI对话模型的准确性?2.在生成式AI应用中,常见的提示优化策略有哪些?3.如何评估一个提示的有效性?</think> ### 好的提示:定义、特征与示例 #### **定义** 好的提示(Prompt)是用户向AI模型输入的精确指令,能够**清晰界定任务目标、约束条件和预期输出**。优秀的提示能显著提升AI输出的质量、相关性和准确性,尤其在大语言模型(LLM)应用中至关重要。 --- #### **核心特征** 1. **清晰具体** 避免模糊表述,明确任务范围、内容格式或细节要求。 *例:* 普通提问:"写关于气候变化的文章" → 优化后:"撰写一篇800字的科普文章,解释全球变暖对极地生态的影响,包含3个具体案例"。 2. **提供上下文** 补充背景信息或角色设定,引导AI理解场景。 *例:* "作为资深营养师,为糖尿病患者设计一份一周低碳水化合物食谱,注明每餐卡路里"。 3. **结构化指令** 使用动作动(如"列出""比较""生成")和输出格式要求。 *例:* "对比ChatGPT与Claude在代码生成上的优劣,用Markdown表格展示,分列响应速度、准确率、支持语言三项"。 4. **约束条件** 限定长度、风格、排除内容等以减少无关输出。 *例:* "用口语化语言解释量子纠缠,避免数学公式,不超过150字"。 5. **示例引导** 提供输入-输出范例,明确格式或逻辑框架。 *例:* "模仿以下对话风格生成客服回复: 用户问:订单未送达怎么办? → 客服答:请提供订单号,我们将优先处理并补偿10元优惠券。 新用户问:产品损坏如何退货?" --- #### **优质示例** 1. **创意生成** ✦ **提示**: "创作一个科幻微小说,设定:2120年人类通过脑机接口购买情绪,主角发现‘快乐’被资本垄断。要求:包含反转结局,800字内。" 2. **数据分析** ✦ **提示**: "分析附件CSV中近半年电商销售数据: (1) 计算每月营收增长率 (2) 找出复购率最高的商品类目 (3) 用柱状图可视化结果 输出为Excel报告。" 3. **编程任务** ✦ **提示**: "写一个Python函数:输入字符串,输出其最长无重复字符的子串。 要求: - 时间复杂度 $O(n)$ - 附3个测试用例 - 注释关键算法步骤" ```python def longest_unique_substring(s: str) -> str: # 滑动窗口算法实现 char_index = {} start = max_len = 0 ... ``` --- #### **避免的陷阱** - ✘ 开放性过强:"谈谈人工智能" - ✘ 缺乏边界:"写个故事"(未指定主题/长度) - ✘ 隐含矛盾:"用非技术术语解释Transformer架构,但包含数学推导" 通过明确性、场景化和约束力,优质提示可提升AI输出效能50%以上(Stanford HAI研究,2023)。
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