AI提示词揭秘:如何让ChatGPT、Claude、MJ、SD发挥出最大潜能?

文章主题:AI, 提示词, ChatGPT, Claude

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为了回应后台众多用户关于如何使ChatGPT、Claude、MJ、SD表现更出色的私信,我决定从今天起撰写一系列文章,深入解析AI提示词的内涵,力求打造全网最优秀的AI提示词系列。请大家务必关注并星标此文章,以免错过重要信息。

来,直接上干货,今天是 AI 提示词第一篇。

什么是 AI 提示词,在国外有一个职业,叫 Prompt Engineering,就是专门写 AI 提示词的,年薪 200 0000!对,就是年薪 200 万,我今天就把从各大官网和网上的资料学习实战之后来写的这个系列,大家一定要星标关注,避免错过这个宝贵的系列教程。

那到底什么是 AI 提示词解释这个词之前,首先需要解释 prompt 这个词。我让 Claude 以幽默风趣的口气给我们解释一下:

嗨,您好呀!听说您想知道什么是AI提示词,但是在解释这个词之前,我们需要先解释一下prompt这个词。

简单来说,prompt就是给AI模型下达指令的关键词。这个指令可以是一个问题,也可以是一段文字描述,甚至可以是一堆参数的文字描述。然后,AI模型会根据这个指令生成对应的文本或图片。

比如说,我们在ChatGPT里输入”What is the capital of China?”(中文意思是“中国的首都是什么?”),这个问题就是这个指令的一种形式,也就是prompt。所以说,prompt就像是AI模型的一把钥匙,可以打开它的创造力和想象力,让它为我们生成各种有用的信息!

而 Prompt Engineering (中文意思为提示工程,后缩写为 PE)则是:

Prompt Engineering 是一种人工智能(AI)技术,它通过设计和改进 AI 的 prompt 来提高 AI 的表现。Prompt Engineering 的目标是创建高度有效和可控的 AI 系统,使其能够准确、可靠地执行特定任务。

有些不好理解,是吧,没关系,我们换个方式来理解。

你有使用过很多AI产品,可能会觉得好像只要会说话、会打字,就能让AI输出答案,没什么技术含量。

其实,如果你只是想让AI随便输出一些答案,那确实不需要太多技术,只需要输入一些文字就行了。但是如果你想要得到一个准确、满意的答案,那就需要用到PE这个技术啦!

因为人类的语言总是充满着各种模棱两可的说法,目前的机器还很难理解我们说的话,所以才需要PE这个技术来帮助AI更好地理解我们的意图。

另外,由于目前大语言模型AI的实现原理,有些逻辑运算问题还需要我们额外对AI进行提示,让它更加聪明。所以说,要让AI变得更加智能,还需要我们人类不断地努力和创新啊!

举个例子,如果我们在 ChatGPT 里输入这样的一段话:

What is 100*100/400*56?

ChatGPT 会返回一个错误的答案 0.4464(注意,如果你用下方的 Dyno 运行,答案应该也是错误的,API 版本的回答是 14):

但如果我们对 prompt 进行一些修改,答案则会是正确的。注意,如果你用下方的 Dyno 运行旧版的模型 API 的版本,做了修改后,答案应该还是错误的,需要用到 Role Prompting 才能生成正确答案。(这个后续章节会讲解)

另外,目前的 AI 产品还比较早期,因为各种原因,产品设置了很多限制,如果你想要绕过一些限制,或者更好地发挥 AI 的能力,也需要用到 Prompt Engineering 技术。这个我们在后续的文章会讲到。

所以,总的来说,Prompt Engineering 是一种重要的 AI 技术:

如果你是 AI 产品用户,可以通过这个技术,充分发挥 AI 产品的能力,获得更好的体验,从而提高工作效率。

如果你是产品设计师,或者研发人员,你可以通过它来设计和改进 AI 系统的提示,从而提高 AI 系统的性能和准确性,为用户带来更好的 AI 体验。

你问我需要不需要学习 PE 呢?

其实这个问题有点像争议不休的话题,就好像有些人热衷于各种搜索技巧,以前还有所谓的「搜索专家」,但现在这些人已经消失了。

为什么呢?因为搜索引擎变得越来越智能、易用,我们不再需要掌握那些奇技淫巧啦!同样地,PE 的使用也会随着产品的不断迭代变得更加简单易用,所以说是否需要学习 PE,这个问题还是要看情况而定啦。

拿前面提到的数学问题为例,API 版本算出来是 14,但 ChatGPT 的版本则看上去更准确一些,相信不久的将来,我们无需在公式前加括号,它就能返回正确的结果(2023-03-02)。

OpenAI 的 CEO Sam Altman 在今年 2 月底提到给 ChatBot 写 prompt 是个非常高杠杆的技能。

prompt 可以让你更好地使用 ChatGPT 等产品。

One More Thing

前特斯拉 AI 负责人 Andrej Karpathy(对了,他之前就在 OpenAI,最近二进宫回OpenAI 了) 今年 1 月底,说了这样的一句话:

今天的提示词学习就到这里,小艾会尽力日更的。最后给大家推荐一下ai作画资源合集

从Stable DiffusionNovelAl到NovelAl再到Naifu: 

Stable Diffusion:白色界面,原汁原味的AI画图,第一行写正面tag,第二行写反面tag,底下batch count是生成张数,可调整参数较多,但是如果不好好弄,容易翻车,但是通过调整参数以及img2img进行精修,可谓“下限低,上限高”。

NovelAI:原本是AI写小说的网站,制作了修改版的Stable  Diffusion,并训练了AI画图模型。

Naifu:黑色界面,官网泄露版本,顶上写正面tag,右下角写反面tag,可调整参数较少,生成图片效果不容易出问题,但是可能不好精修,就是他们说的“下限高,上限低”。

Naifu简单好上手,Stable Diffusion自由度高潜力大。

简单地说,Stable Diffusion被修改后做出了NovelAI,NovelAI离家出走便有了Naifu

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