以下是关于提示词的全面介绍：
一、星流一站式 AI 设计工具中的提示词
1. 什么是提示词？
提示词用于描绘您想生成的画面。
星流通用大模型与基础模型 F.1、基础模型 XL 使用自然语言（如一个长头发的金发女孩），基础模型 1.5 使用单个词组（如女孩、金发、长头发），支持中英文输入。
启用提示词优化后，能帮您扩展提示词，更生动地描述画面内容。
2. 如何写好提示词？
小白用户可以点击提示词上方官方预设词组进行生图。
提示词内容要准确，包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等，比如：一个女孩抱着小猫，背景是一面红墙，插画风格、孤独感，高质量。
调整负面提示词，点击提示框下方的齿轮按钮，弹出负面提示词框，负面提示词可以帮助 AI 理解我们不想生成的内容，比如：不好的质量、低像素、模糊、水印。
利用“加权重”功能，让 AI 明白重点内容，可在功能框增加提示词，并进行加权重调节，权重数值越大，越优先。还可对已有的提示词权重进行编辑。
辅助功能包括翻译功能（一键将提示词翻译成英文）、删除所有提示词（清空提示词框）、会员加速（加速图像生图速度，提升效率）。
二、提示词要素
如果您接触过大量提示工程相关的示例和应用，会注意到提示词由一些要素组成。提示词可以包含以下任意要素：
1. 指令：想要模型执行的特定任务或指令。
2. 上下文：包含外部信息或额外的上下文信息，引导语言模型更好地响应。
3. 输入数据：用户输入的内容或问题。
4. 输出指示：指定输出的类型或格式。
为了更好地演示提示词要素，下面是一个简单的提示，旨在完成文本分类任务：在上面的提示示例中，指令是“将文本分类为中性、否定或肯定”。输入数据是“我认为食物还可以”部分，使用的输出指示是“情绪：”。请注意，此基本示例不使用上下文，但也可以作为提示的一部分提供。例如，此文本分类提示的上下文可以是作为提示的一部分提供的其他示例，以帮助模型更好地理解任务并引导预期的输出类型。
注意，提示词所需的格式取决于您想要语言模型完成的任务类型，并非所有以上要素都是必须的。我们会在后续的指南中提供更多更具体的示例。
三、提示工程与提示词的区别
提示工程是人工智能领域中，特别是在自然语言处理和大型语言模型的上下文中，一个相对较新的概念。它涉及设计和优化输入提示，以引导 AI 模型生成特定类型的输出或执行特定的任务。
提示工程的关键点包括：
1. 精确性：通过精确的提示，可以提高 AI 模型输出的相关性和准确性。
2. 创造性：提示工程需要创造性地思考如何构建问题或请求，以激发 AI 模型的特定能力。
3. 迭代：通常需要多次尝试和调整提示，以获得最佳结果。
4. 上下文理解：提示需要包含足够的上下文信息，以便 AI 模型能够理解并执行所需的任务。
提示词通常指的是直接输入到 AI 模型中的问题、请求或指示，它们是提示工程的一部分。提示词可以非常简单，如“给我总结这篇文章的主要观点”，或者更复杂，如设计一个包含多个步骤和条件的复杂任务。
提示词是实际输入到 AI 系统中的具体文本，用以引导模型的输出。提示工程则是一个更广泛的概念，它不仅包括创建提示词，还涉及理解模型的行为、优化提示以获得更好的性能、以及创造性地探索模型的潜在应用。提示工程的目标是最大化 AI 模型的效用和性能，而提示词是实现这一目标的手段之一。在实际应用中，提示工程可能包括对 AI 模型的深入分析、用户研究、以及对特定任务的定制化提示设计。
内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-12-14