《人工智能概论》模块2

人工智能概论模块2

AIGC工具与提示词目录01AIGC的基本原理02主流AIGC工具介绍03基础提示词设计04高级提示词优化策略AIGC的基本原理单元1一、大语言模型大语言模型（LLM）基于深度学习技术的人工智能模型，通过对海量文本数据训练，学习语言的复杂结构、语义和上下文依赖，在多种NLP任务中展现卓越性能。深度学习NLPTransformer大语言模型的四大特征01深度学习架构基于Transformer模型架构，通过自注意力机制理解长距离依赖02无监督预训练在大量未标注文本上学习语言统计规律，再进行有监督微调03生成与理解并重既能生成连贯文本，也能进行精准语义解析和信息提取04持续学习与适应性通过接收新数据不断优化知识，保持时效性和准确性大语言模型的工作原理词元及子词标记化词元是模型处理信息的最小单元，将文本映射为离散整数列表。子词标记化将单词拆分为完整单词和更小子词单元，高频词保留完整形态，低频词拆分为已知子词，避免未知词问题。词嵌入将每个词元转换为高维稠密向量，语义相似的单词在向量空间中获得相似表示。大语言模型基于上下文动态调整词向量，为多义词在不同语境下关联适配当前语义的动态嵌入。Transformer模型架构自注意力机制为文本所有词元分配注意力权重，通过查询（Q）、键（K）、值（V）得到归一化权重，加权生成融合上下文的词表示，支持全序列并行计算位置编码叠加额外位置信息编码，让模型理解词语相对或绝对位置关系，保证文本顺序语义不丢失一、大语言模型词元映射生成和理解生成任务根据初始文本或上下文，通过采样技术生成符合语法且具有连贯性的文本序列理解任务依赖预训练和微调阶段学习到的语义理解能力，分析文本内容并提取关键信息预训练与适配微调通用预训练阶段使用来自各种领域的大规模文本数据，学习人类语言的通用统计规律、上下文逻辑与基础常识；借助Transformer自注意力机制捕捉长距离依赖，通过交叉熵损失函数量化预测误差，结合梯度下降等优化算法持续迭代更新参数，形成基础模型适配微调阶段针对应用需求与价值规范，让模型学习贴合人类提示指令的响应逻辑；主流优化方式为人类反馈强化学习（RLHF），通过人工审核生成内容，依托评价反馈持续引导模型迭代优化，最终形成可落地应用的大语言模型大语言模型的工作原理一、大语言模型二、文本与图像生成技术基于提示词的生成模式通过精心设计的提示词引导AIGC工具生成符合特定要求的文本内容明确目标设计提示词：角色设定、任务目标、内容要求、背景信息、输出格式输入提示词生成与优化基于智能体的生成模式通过搭建智能体，利用其自主性和交互性实现自动化文本生成明确任务搭建智能体：配置参数和规则输入指令生成与调整文生图通过自然语言描述生成图像，本质是AIGC工具对文本语义的视觉化转译将抽象概念拆解为具象要素场景设定、主体特征、艺术风格、光影色彩文字描述精度直接决定图像还原度图生图以现有图像为基础，通过算法实现图像内容二次创作基于计算机视觉技术对图像特征进行处理识别、迁移、重构适合素材优化、创意迭代1.文本生成2.图像生成三、多模态生成技术多模态技术范式利用视觉、听觉、文本、触觉等多模态信息实现表达、交流与理解的技术范式多模态嵌入将不同模态数据转换成统一高维向量表示，理解模态间关联性跨模态交互学习联合训练学习模态间相互影响，提高生成内容相关性协调性多任务学习单模型同时处理多生成任务，共享知识提升整体性能自注意力机制处理多模态数据时聚焦重要部分，提高生成内容质量2.多模态生成技术的应用场景图像制作视频制作语音合成与翻译虚拟助理与客户服务教育内容创作游戏创作无障碍服务1.多模态生成技术的关键主流AIGC工具介绍单元2一、文心一言的功能与应用场景文心一言是百度发布的知识增强大语言模型，具备知识增强、检索增强和对话增强的技术优势。文本生成与优化生成短文案、报告、论文、邮件、方案等，支持多种语言风格，具备润色、改写、扩写、缩写、降重能力多模态交互文生图、图生文、语音交互（方言识别、语音合成、录音转纪要）、视频处理（内容总结、脚本生成、字幕制作）知识问答与逻辑推理解答多领域问题，完成数学题与编程题求解，支持联网检索与多文档分析办公效率辅助处理PDF/Word/PPT文档，生成会议纪要、PPT、思维导图、流程图，支持代码生成与调试五大应用场景内容创作文书处理、会议支持、数据报告分析|新媒体、营销、文学影视、教育|学科辅导、文献处理、语言学习、备考复习|金融、医疗、法律、电商|旅行规划、菜谱、创意设计、日常问答职场办公学习与研究商业应用个人生活二、讯飞星火的功能与应用场景讯飞星火是科大讯飞推出的新一代认知智能大模型，以"语音原生交互"与"多模态融合"为核心优势认知智能基础能力多模态输入输出MoE架构X1深度推理模型数学解题、空间推理、逻辑推导330亿参数昆仑大模型（联合中国石油）西南财经大学"经纶"经济学大模型覆盖10万部专著及200万篇论文垂直场景专用工具链讯飞智文：一键生成PPT/Word星火纪要：录音转文字星火投标：自动生成标书讯飞绘文：新媒体运营星火陪练：数字人技能对练星火快答：虚拟人+知识库开发者生态支持星辰Agent平台：零代码智能体12余万公开助手星火API体系：三层接口iFlyCode智能编程助手交通银行6000+研发人员使用代码采纳率38%教育场景企业服务政务医疗消费电子三、DeepSeek的功能与应用场景六大功能智能对话与知识检索多轮对话上下文关联，结合互联网最新信息生成时效性强的答案代码生成与调试覆盖主流编程语言，自动诊断代码问题并提供修复建议数据分析与可视化支持统计建模，自动输出可视化代码模板文档处理与创作辅助优化语法、提炼长文本核心内容、多语言互译多模态交互图文互检、语音输入输出个性化推荐分析用户行为，实时调整推荐策略七大应用场景教育领域自适应学习平台、作文评阅医疗健康肺结节CT识别、眼底病变筛查金融领域信用评估与风险预警智能制造工业缺陷检测、预测性维护电商与零售用户行为分析、个性化推荐社交媒体与内容创作农业领域农产品价格趋势分析、智能农机协同作业四、其他常见的AIGC工具文本类AIGC工具通用大模型对话：文心一言、通义千问、豆包、Kimi、DeepSeek、讯飞星火、智谱清言、元宝写作辅助与纠错：秘塔写作猫、WPSAI、橙篇、天工AI翻译工具：彩云小译、翻译狗图像类AIGC工具综合生成与设计：即梦AI、通义万相、美图秀秀、醒图专业/商业设计：稿定AI、Canva可画、美图设计室生成平台/社区：哩布哩布AI、OpenArt视频类AIGC工具生成类：可灵AI、即梦AI、海螺AI、海艺AI剪辑整合类：剪映AI影视制作类：纳逗Pro、Updream、Dramart音频类AIGC工具音乐生成：音潮、天工SKY、网易天音、BGM猫、创音岛配音/语音合成：豆包语音合成、腾讯云语音合成、讯飞听见、魔音工坊基础提示词设计单元3一、提示词的工作原理提示词不仅是用户与AI交互的桥梁，更是一种全新的"编程语言"模型响应步骤解析提示词提取关键词和语境检索知识库从训练数据中检索相关信息生成文本结合上下文和检索信息生成连贯回答提示词工程三流程设计仔细选择词汇、构造清晰句子结构，考虑上下文信息优化调整词汇、改变句子结构或添加额外上下文信息，需多次尝试迭代管理组织、存储和检索提示词，定期更新维护以适应模型改进和需求变化用户可直接在模型接口中输入提示词并立即看到结果，无须编译或长时间运行二、提示词的结构与设计原则角色设定指定AI扮演的特定身份与领域角色（如注册心理咨询师、资深品牌文案师），显著提升输出专业性与匹配度，简单查询可省略核心指令对用户需求任务的明确描述，必须清晰具体，避免模糊化表述，模糊指令是导致AI输出偏离需求的最常见原因背景信息提供与任务相关的用户情况、参考资料、前置结论等，在多轮交互中保证对话连贯、信息统一输出格式规定输出结果的呈现形式与约束（表格、图片、代码、字数范围、语言风格等），大幅提升结果可用性明确性清晰明确，避免模糊简洁性简洁明了，避免复杂句式具体性提供具体背景和方向，减少歧义连贯性多轮对话中保持前后一致1.提示词的结构2.提示词的设计原则主要缺点输出不一致模型响应的质量和相关性可能因提示词不同而有很大差异有限的定制能力定制能力受限于用户设计有效提示词的创造力和技巧对模型知识的依赖输出局限于模型初始训练期间学到的内容，对高度专业化或最新信息需求效果不佳提示词工程在处理一般性主题或只需快速答案的场景下效果最好二、提示词的结构与设计原则3.提示词工程的优缺点主要优点易于使用不需要掌握高级技术技能，可供广大受众使用低成本使用预先训练好的模型，计算成本极低灵活性可快速调整提示词探索各种输出，无须重新训练模型三、零样本提示词与少样本提示词零样本提示词vs少样本提示词零样本提示词无示例不提供任务示例，仅用自然语言描述任务要求依赖预训练模型依赖预训练知识理解指令完成任务适用场景通用简单任务，时间紧无需高精度特点简单高效少样本提示词有示例提供少量完整输入—输出示例引导模型上下文学习通过示例引导模型理解规则、格式、意图适用场景格式严格、领域专业、任务模糊、风格定制特点显著提升复杂专业任务准确率VS四、角色扮演与情景设定技巧提示词公式可总结为：身份定位+性格特质+说话风格+情景背景+知识/能力边界+行为规则+禁止事项身份定位明确职业、经验、身份标签，避免模糊性格特质选取3个最具代表性的关键词说话风格明确语气、句式、禁忌情景背景明确时间、地点、人物关系、核心事件知识/能力边界限定回复范围，防止编造信息行为规则强制约束回复形式禁止事项明确不能做什么，如禁止说教、禁止讲大道理、禁止编造信息高级提示词优化策略单元4一、提示词迭代优化与反馈调整关键原则精准定位，针对性优化

—反馈调整的关键是"精准定位问题，针对性优化"，而非盲目修改适时停止，避免过度优化

—当输出满足核心需求、细节达标、风格统一时即可停止，避免提示词冗余撰写基础提示词明确核心需求，获取AI初始输出对初始输出进行评估评估专业需求贴合度、核心内容覆盖度、语言风格规范性，精准定位"需求模糊""细节缺失""逻辑混乱"等具体问题基于问题调整提示词精准定位问题后补充细节、明确约束、修正偏差，再次提交AI生成，重复直至输出符合预期二、多步骤任务分解原则：拆分合理、逻辑连贯、层层递进0102示例：大数据平台运维教材复习提纲梳理核心章节梳理3个核心章节及核心概念总结高频考点总结各章节高频考点设计思维导图设计章节思维导图撰写复习提纲整合全部输出撰写完整复习提纲拆解任务梳理核心流程与子模块，明确每个子任务的具体要求、输出格式和核心目标分步设计提示词为每个子任务撰写精准提示词，完成一个子任务后将其输出作为下一个子任务的背景信息三、风格控制与格式约束风格控制明确风格定位给出