《人工智能通识》-项目1-1 AIGC提示词 - 相关知识

AIGC提示词项目1机械工业出版社《人工智能通识》配套资源制作：教材编写团队AIGC本课件为《人工智能通识（AIGC版）》配套教学资源，由编写团队精心打造。为便于教学使用，团队同步提供了丰富的辅助材料，涵盖微课视频、教学课件、实训手册、习题答案、课程标准及程序源代码等。同时，教材配套超星教学示范包，支持一键克隆为网络在线课程，助力高效开展线上线下混合式教学。欢迎联系出版方订购使用。

书名：《人工智能通识（AIGC版）》书号

：978-7-111-79447-9出版社：机械工业出版社主编：蓝永健、吴秀红、罗智聪副主编：邓爱玲、王有铭、叶菊、周弢PARTTWO相关知识2.相关知识思维导图2.相关知识——大模型大模型人工智能大模型（简称“大模型”）是指由人工神经网络构建的一类具有大量参数的人工智能模型。人工智能大模型通常先通过自监督学习或半监督学习在海量数据上进行预训练，然后通过指令微调和人类对齐等方法进一步优化其性能和能力。大模型具有参数量大、训练数据大、计算资源大等特点，拥有解决通用任务、遵循人类指令、进行复杂推理等能力。人工智能大模型的主要类别包括：大语言模型、视觉大模型、多模态大模型以及基础科学大模型等。目前，大模型已在多个领域得到广泛应用，包括搜索引擎、智能体、相关垂直产业及基础科学等领域，推动了各行业的智能化发展。2.相关知识——大模型视觉大模型视觉大模型则主要应用于计算机视觉领域，负责处理和分析图像或视频数据。通过对大量视觉数据的训练，视觉大模型能够完成图像分类、目标检测、图像生成等任务。随着Transformer架构的引入，模型如VisionTransformer（ViT）取得了显著的成果。早期的视觉模型多基于卷积神经网络（CNN），如ResNet等，但随着技术的进步，基于自注意力机制的视觉（大）模型逐渐成为主流。视觉大模型被广泛应用于自动驾驶、安防监控、人脸识别、医疗影像分析等领域。2024年2月，美国OpenAI发布了AI文生视频大模型“Sora”，它能够根据用户的文本描述生成长达60秒1080P高质量的视频，其中包含精细复杂的场景、生动的角色表情以及复杂的镜头运动，如图2-1所示。2.相关知识——大模型多模态大模型多模态大模型则能够同时处理和理解多种类型的数据，如文本、图像和音频，从而实现跨模态的信息融合与生成。这类模型在图文生成、视频生成等任务中表现突出，能够打破单一模态的局限，实现更加丰富的交互与创作。OpenAI的CLIP模型就是一个典型的多模态大模型，通过联合训练图像和文本，成功实现了跨模态的信息对齐。多模态大模型的应用涵盖了内容创作、智能搜索、辅助医疗等多个领域。2.相关知识——大模型基础科学大模型基础科学大模型则主要应用于生物、化学、物理和气象等基础科学领域，旨在通过学习大规模科学数据，辅助科学研究和实验。这些模型能够在蛋白质结构预测、化学反应模拟、气象预测等领域发挥重要作用，为科研工作提供强有力的支持。DeepMind的AlphaFold模型在蛋白质结构预测方面取得了重大突破，而在化学反应模拟领域，诸如OpenAI的DALL·EChemistry等模型也展示了巨大潜力。基础科学大模型的应用推动了药物研发、材料科学和气象预测等前沿科学研究的发展。2.相关知识——大语言模型大语言模型LLM大语言模型（LargeLanguageModel，LLM）是基于深度学习的自然语言处理（NLP）模型，通过海量文本数据训练，能够理解和生成符合人类语言习惯的文本内容。确切地说，大语言模型是一种用统计方法来预测句子或文档中一系列单词出现的可能性的机器学习模型。因此，语言模型本质上是要模拟人类学习语言的过程。2.相关知识——大语言模型大语言模型LLM大语言模型的优点有：1）上下文理解能力强能够理解复杂的语义和语境，这使得它们能够产生更准确、更连贯的回答。2）语言生成能力强可以生成更自然、更流利的语言，减少生成输出时的错误。3）学习能力强大语言模型可以从大量的数据中学习，并利用学到的知识和模式来提供更精准的答案和预测。这使得它们在解决复杂问题和应对新的场景时表现更加出色。2.相关知识——大语言模型的核心技术在应用层面，需要设计算法、训练模型、部署模型以及开发用户接口。AI框架如TensorFlow和PyTorch提供了编程语言和库来构建和训练深度学习模型。数据处理工具如Pandas和NumPy则用于数据的预处理和分析。在硬件驱动层面，GPU和CPU的驱动程序确保硬件与软件的高效交互，而专用硬件如TPU和FPGA的驱动则为特定AI任务提供加速。硬件方面，CPU和GPU是执行计算任务的核心，而TPU和FPGA等专用硬件则提供额外的计算能力。存储设备如SSD和HDD用于数据存储，网络硬件则支持数据传输和模型部署。软件层面，操作系统如Linux和Windows提供运行环境和管理资源。数据库软件管理数据存储，虚拟化技术如Docker和Kubernetes简化应用部署。云服务平台提供计算资源，支持大规模模型训练和部署。这些技术、硬件和软件共同构成了人工智能大模型的完整生态系统。2.相关知识——大语言模型的核心技术大语言模型产品在实际应用中，用户要通过人工智能工具来使用大语言模型，目前，国内外主流的大语言模型工具对比分析如表2-1所示。它们具备文本生成、语言理解、知识问答、逻辑推理等多种能力，可广泛应用于写作辅助、内容创作、智能客服等多个领域。大模型名称国家/地区主要特点ChatGPT美国生成式对话、知识库更新至2023年、支持代码生成Gemini美国多模态图文理解、高效推理、支持代码/图像/视频生成LLaMA美国Meta（Facebook）开源的系列大语言模型，如LLaMA-2、LLaMA-3，推动开源AI发展。DeepSeek中国复杂推理能力、多模态融合、实时信息整合文心一言中国中文语义理解、多模型生成、搜索数据反哺Kimi中国超长文本处理、多模融合、学术场景适配豆包中国豆包大模型，原名“云雀”，是字节跳动发布的大模型。多模型交互、成本控制、生态整合通义中国阿里云推出的语言模型，企业级服务优化、多语言支持、云原生集成讯飞星火中国科大讯飞推出的新一代认知智能大模型，语音交互优势、教育医疗场景适配、知识库实时更新腾讯混元中国多模态理解（文本/图片/视频）、社交游戏适配、实时信息处理华为盘古中国科学计算优化、工业场景适配、多模态融合（文本/视觉/传感器数据）2.相关知识——大语言模型的核心技术大语言模型面临的挑战大语言模型虽然展现出强大的能力，但仍面临诸多挑战，下面着重从能源消耗、大量训练时间和大模型幻觉三个方面做说明。1）能源消耗大语言模型的训练和运行需要巨大的能源消耗，这不仅增加了成本，还对环境造成显著影响。例如，训练GPT-3的能耗约为1300兆瓦时（MWh），相当于120个美国家庭一年的用电量（MITTechnologyReview，2020）。谷歌的研究显示，训练一个BERT-large模型会产生约1400磅二氧化碳排放，相当于一次跨美国飞行的碳排放（来源：Strubelletal，2019）。2.相关知识——大语言模型的核心技术大语言模型面临的挑战大语言模型虽然展现出强大的能力，但仍面临诸多挑战，下面着重从能源消耗、大量训练时间和大模型幻觉三个方面做说明。2）大量训练时间大语言模型的训练需要极长的计算时间，依赖高性能计算集群。例如，Meta的LLaMA-2（70B参数）训练耗时约1，720，000GPU小时，相当于使用1000块A100GPU连续运行71天（来源：MetaAI，2023）。OpenAI训练GPT-3时使用了数千块V100GPU，耗时数月。这种长时间训练不仅延迟了模型迭代速度，还限制了资源有限的研究机构参与竞争。尽管分布式计算和硬件优化（如TPU）可缩短时间，但超大规模模型的训练仍是一项耗时耗力的工程挑战。2.相关知识——大语言模型的核心技术大语言模型面临的挑战大语言模型虽然展现出强大的能力，但仍面临诸多挑战，下面着重从能源消耗、大量训练时间和大模型幻觉三个方面做说明。3）大模型幻觉大语言模型的“幻觉”（Hallucination）指生成与事实不符或无依据的内容，这是其核心缺陷之一。例如，谷歌的Bard在2023年演示中错误宣称“詹姆斯·韦伯太空望远镜拍摄了太阳系外行星的首张照片”，实际该成果由欧洲南方天文台完成，导致谷歌股价单日下跌7%（来源：Reuters，2023）。GPT-4在医疗领域也可能生成虚假诊断建议，如用户提问“如何治疗罕见病X”，模型可能编造不存在的药物名称或疗法。幻觉的根源在于模型通过概率生成文本，而非真正理解事实。2023年《Nature》研究指出，GPT-4在回答科学问题时约20%的陈述包含事实性错误。尽管可通过检索增强生成（RAG）或实时联网验证缓解，但无法完全消除。当前的技术只能减少大语言模型的“幻觉”，还不能完全消除大语言模型“幻觉”。2.相关知识——小语言模型SLM（1）小语言模型的内涵小语言模型(SmallLanguageModel，SLM)是能够处理、理解和生成自然语言内容的人工智能模型。顾名思义，SLM的规模和范围比大型语言模型小。就规模而言，SLM的参数范围从几百万到几十亿不等，而LLM则具有数千亿甚至数万亿参数。参数是模型在训练期间要学习的内部变量，例如权重和偏差。这些参数会影响机器学习模型的行为和执行方式。2.相关知识——小语言模型SLM（2）小语言模型的价值小语言模型具有诸多优势，使其在特定场景下更具价值。它们对资源需求低，适合在移动设备、边缘设备等资源受限的环境中运行。小语言模型的训练和部署成本低，性价比高。小语言模型响应速度快，适合实时交互应用。它们还可以在本地运行，避免数据传输，从而更好地保护用户隐私。小语言模型在特定领域经过优化后，能够更高效地完成任务。2.相关知识——小语言模型SLM（3）小语言模型产品虽然较大的模型仍然是许多企业的技术选择，但较小的模型正在迅速普及。以下是一些常见的小型语言模型：DistilBERT、Gemma、GPT-4omini、Granite、Llama、Ministral、Phi和CM-3B。2.相关知识——人工智能内容生成AIGC（1）AIGC概述人工智能内容生成（AIGC，AI-GeneratedContent）是指利用深度学习模型（如GPT、StableDiffusion等）自动生成文本、图像、音频、视频等内容的技术。其核心是基于大规模数据训练，模仿人类创作模式，实现高效、多样化的内容生产。AIGC正重塑媒体、教育、娱乐等行业，但也面临版权、伦理等挑战，成为AI领域的重要发展方向。2.相关知识——人工智能内容生成AIGC（2）AIGC与大语言模型的关系AIGC是一个广泛的概念，涵盖文本、图像、音频、视频等多种内容的自动生成，而大语言模型（LLM）是AIGC的核心技术之一，专注于文本生成与理解。例如，GPT-4、Claude等模型不仅能创作文章、代码，还能驱动聊天机器人、辅助决策。此外，多模态大模型（如GPT-4o、Gemini）进一步融合文本与视觉、听觉能力，扩展了AIGC的应用场景。然而，两者均面临幻觉、版权和伦理问题，需结合人类监督与合规框架以确保可靠性与安全性。2.相关知识——人工智能内容生成AIGC（3）AIGC分类现阶段国内外AIGC多以单模型应用的形式出现，主要分为文本生成、图像生成、视频生成、音频生成，其中文本生成成为其他内容生成的基础。

AIGC生成的绘图作品某国内AI工具生成的视频2.相关知识——AIGC分类文本生成文本生成（AITextGeneration），人工智能文本生成是使用人工智能(AI)算法和模型来生成模仿人类书写内容的文本。图像生成图像生成（AIImageGeneration），人工智能(AI)可用于生成非人类艺术家作品的图像。语音生成语音生成（AIAudioGeneration），AIGC的音频生成技术可以分为两类，分别是文本到语音合成和语音克隆。视频生成视频生成（AIVideoGeneration），AIGC已被用于视频剪辑处理以生成预告片和宣传视频。2.相关知识——AIGC提示词和设计原则（1）提示词的含义提示词（Prompt）是用户与人工智能系统交互时提供的初始输入或引导性信息，它用于指导模型生成符合特定需求和预期的输出。通过精心设计提示词，可以更有效地利用AIGC技术来生成高质量的内容。它是帮助大模型“回忆”自己在预训练时学习到的知识。对于大模型来说，提示词就是用户的输入，它可以是一个简单的问题，一段较长的文本，也可以是一组指令，这取决于用户的具体需求。提示词作为用户与人工智能系统交互的核心指令，本质上构建了人机对话的语义通道。在AIGC（人工智能生成内容）中，提示词是用户与AI模型交互的关键工具。