飞浆AI studio人工智能课程学习（1）-大模型时代&优质Prompt
- 培训职业
- 2025-05-04 19:43:22
源自：百度飞浆-基于大模型的优质Prompt开发课
大规模预训练语言模型LLMs是目前最高效的AI生成技术，掌握提示词也是一种技能。从朵云轩x文心一格的110万拍卖画作到Al生成技术价值概览，提示词的使用可以激发想象力并产生收益。开始构建你的优质Prompt，探索大模型与Prompt的世界。
近十年深度学习模型主要更迭，从传统模型的RNN、CNN网络到Transformer网络的出现，从BERT与GPT的比拼到Encoder为主的自编码结构，再到BERT的领先地位，GPT3.0的出现标志着Decoder为主的自回归结构的转折，引领了大模型时代的到来。当模型能够习得的知识量级越来越大，其生成的内容亦呈现出无限可能。
为什么大模型能够有如此强大的表现力？数据的不断追求、与人类价值观的对齐，算力的更高要求、硬件、深度学习框架、模型的高效协同，以及模型自身千亿以上的参数量，使其具备了涌现能力。SFT(supervised fine-tuning)和RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback )的结合，大模型（LLMs）拥有了上下文学习、指令遵循、思维链推理等三大能力。
大模型与Prompt的结合展示出其巨大潜力。例1：画一幅画，呆萌的小猫躺在大泡泡中，使用具体描述作为Prompt，大模型能够根据描述生成相应的画作。例2：生成一张统计图，描述内容为橘子、苹果、梨、猕猴桃的数量，Prompt引导模型完成统计图的生成。例3：撰写验证邮箱的正则表达式，Prompt要求模型输出符合特定规范的正则表达式。例4：写作一篇关于阿玛尼405口红的种草推文，Prompt引导模型用种草风格完成文案。
优质Prompt的定义在于其表达清晰、通用性强且生成稳定。即使在不同任务下，优质Prompt也能够通过明确的任务、主体对象和细节描述，甚至指定形式，引导大模型生成高质量的内容。从基础了解大模型生成原理，到构建优质Prompt，遵循任务、主体对象、细节描述和形式等关键要素，可以提升模型生成内容的质量与效率。
开始构建优质Prompt的步骤包括了解大模型生成原理、写出基础Prompt、遵循Prompt万用公式，并通过案例学习优质Prompt的构造。这些案例展示了如何在不同场景下使用Prompt，以及如何优化Prompt以提高生成内容的质量。
了解大模型生成原理后，你可以开始构建自己的优质Prompt，无论是为了提高工作效率、提升内容质量还是满足特定需求。通过掌握如何定义和构建优质Prompt，你可以更好地利用AI技术，探索无限可能的内容生成方式。
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