常见应用场景的Prompt模版推荐

本文指导用户如何为大模型交互提炼出针对不同场景(如风景描绘、历史场景、科幻等)的Prompt模板,包括图片生成、文字描述等,并介绍了学术论文、研究报告和营销活动的写作提示。灵境矩阵平台作为工具示例被提及。

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当你在和大模型交互的时候,是不是常常为找不到优质的Prompt而发愁,更不知道在哪些场景下应该使用哪些提示词才能得到更好的结果。下面,我将带你归纳总结几个经典的场景,告诉你如何针对一个场景来提炼Prompt模版。

与构建Prompt万能公式的结构类似,如果你想总结归纳某个特定场景下的Prompt通用模版,你需要对大模型输出内容的任务类型、期望输出、上下文限制、生成长度、语言风格等有明确的要求,相信经过前面两篇教程的学习,这些你已经不在话下。为了方便你使用,本文案例中关键词我皆用 [ ] 标注出来了,你可以替换成自己想要的关键词。

图片生成

文字生成图片的提示词往往是最令人头疼的。许多人不知道如何要描绘所需图片的构图以及细节,应该用哪些提示词。所以接下来,我会根据几个典型的场景,给出每个场景的核心要素模版,再配合一个示例。

  • 风景描绘

模版:在一个 [自然环境] 中,描绘一个 [时间段] 的风景,强调 [主要特征]。画面中应包含 [具体元素]。

在一个神秘的古代森林中,夜幕降临,月光洒在巨大的古老树木上。雾气在树间弥漫,映照出微弱的蓝光。湖水旁边是一片野花海洋,微风拂过,花瓣随风飘舞。画面中央是一只优雅的白色狐狸,安静地注视着湖水,给整个场景增添了一抹神秘的色彩。

  • 历史场景

模版:创造一个 [历史时刻] 的场景,包括 [地点、年代],捕捉 [时代特征]。在画面中加入 [突出的人物或事件]。

在文艺复兴时期的佛

### 大模型对齐微调DPO方法详解 #### DPO简介 直接偏好优化(Direct Preference Optimization, DPO)是一种用于改进大型语言模型行为的技术,该技术通过结合奖励模型训练和强化学习来提升训练效率与稳定性[^1]。 #### 实现机制 DPO的核心在于它能够依据人类反馈调整模型输出的概率分布。具体来说,当给定一对候选响应时,DPO试图使更受偏好的那个选项具有更高的生成概率。这种方法不仅简化了传统强化学习所需的复杂环境设置,而且显著增强了模型对于多样化指令的理解能力和执行精度[^2]。 #### PAI平台上的实践指南 为了便于开发者实施这一先进理念,在PAI-QuickStart框架下提供了详尽的操作手册。这份文档覆盖了从环境配置直至完成整个微调流程所需的一切细节,包括但不限于数据准备、参数设定以及性能评估等方面的内容。尤其值得注意的是,针对阿里云最新发布的开源LLM——Qwen2系列,文中给出了具体的实例说明,使得即使是初次接触此类工作的用户也能顺利上手。 ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, Trainer, TrainingArguments model_name_or_path = "qwen-model-name" tokenizer_name = model_name_or_path training_args = TrainingArguments( output_dir="./results", per_device_train_batch_size=8, num_train_epochs=3, ) trainer = Trainer( model_init=lambda: AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path), args=training_args, train_dataset=train_dataset, ) # 假设已经定义好了train_dataset trainer.train() ``` 这段代码片段展示了如何使用Hugging Face库加载预训练模型并对其进行微调的过程。虽然这里展示的例子并不完全对应于DPO的具体实现方式,但它提供了一个基础模板供进一步定制化开发之用[^3]。
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