生成式 AI 模型可以根据您的命令制作从诗歌和散文到图像和代码的任何内容。但是,要从这些AI工具中得到您想要的输出,您需要输入正确的提示词。

提示是指导 AI 模型输出并影响其语气、风格和质量的因素。好的提示可以生成精彩的文本和令人惊叹的图像。

“编写好的提示是释放生成人工智能的力量和潜力的关键,”微软首席技术官办公室的首席工程师詹妮弗·马斯曼(Jennifer Marsman)说。

“我把它与搜索引擎的早期进行了比较——选择正确的关键词以获得好的结果是一门艺术,随着时间的推移,用户和搜索引擎都更好地相互理解,”她说。“这是同样的范式。随着时间的推移,我们作为用户和机器学习模型将更好地相互理解。

随着生成式 AI 工具在工作和娱乐中越来越受欢迎,了解如何充分利用它们是有帮助的。制作正确的提示是必不可少的。以下是Marsman编写有效提示的一些重要提示和技巧。

1. 要具体

你脑海中有一个令人惊叹的图像,但当你告诉AI绘图工具时,结果根本不是你想象的那样。为什么?

Marsman说,在编写提示时提供尽可能多的细节至关重要,尤其是在涉及图像时。她喜欢提供的一个关键元素是风格。例如,告诉模型将图像生成为铅笔素描、油画或卡通。视点和照明也是需要考虑的属性。在棒球场的图像中,您是从看台上向下看,还是在球场上,还是从上方鸟瞰?

在“水下宫殿”的例子中,Marsman在她的提示中添加了“高质量的数字艺术”一词。她说,没有它,图像就不会有同样水平的细节。

不要害怕迭代(一次又一次地重复下指令),她补充道。翻转提示中的单词顺序会将不同的元素带到前面。例如,如果她想添加美人鱼作为焦点,她可以先列出“美人鱼”。

2. 为正确的工作使用正确的模型

如果您正在寻找故事、诗歌、笑话或其他富有想象力的答案,请使用必应聊天的“更有创意”模式。但是,如果您只是在寻找事实,请使用“更精确”模式。这将产生简洁和基于事实的回应,Marsman说。她补充说,“平衡”模式是默认模式,适用于大多数场景。

AI绘画也是如此,根据你想要生成的图片类型选择对应的模型,如二次元动漫、真实照片人像等等。

3. 事实核查

必应将强大的 AI 模型与其庞大的搜索索引相结合,以获取当前、引用和对话的结果。但生成式人工智能模型的一个缺点是,它们偶尔会生成听起来合理的答案,而这些答案实际上是错误的。以下是一些提示,可帮助确保听起来合理的输出确实是正确的:

在必应聊天中使用“更精确”的对话样式。该模型倾向于将其响应基于来自网络的源材料。仔细阅读参考资料。您可以单击引文并验证模型是否正确解释了文本。告诉模型总结特定信息,而不是提出开放式问题。例如,与其问“什么是广义相对论”,不如将提示框定为“用一段话总结广义相对论的关键概念”。这可以帮助指导模型产生更准确和相关的响应,Marsman说。

4. 通过不同的观点定制结果

您可以通过告诉聊天机器人您希望它如何提供答案来获得更好的答案。例如,如果你想对量子力学进行简单的解释,你可以让人工智能驱动的Bing“像我在8年级一样向我解释它”。但是,如果你精通这个话题的行话和细节,你可以要求它表现得像大学教授或技术培训师。这样,您可以调整必应 Bing 聊天的声音和理解级别以满足您的需求。

5. 当您想要更改对话时,请使用“新主题”按钮 

如果要在必应聊天中就同一主题提出后续问题,最好保持当前对话的进行。当您想切换主题时,请点击“新主题”按钮。这为模型提供了一个干净的聊天界面 - 它不会混淆并合并不相关的主题。

6. 指定长度

你想要一个简洁的答案还是一个长篇大论?您可以指定长度(例如两个句子或两个段落)。如果聊天机器人在您满意之前停止,您可以随时提示它“继续”。

7. 列表格

AI 驱动的必应可以通过各种不同的方式呈现来自 Web 上多个来源的数据和信息,以提高理解。例如,表格和大纲可以帮助用户以结构化格式查看信息。同样,图表和流程图可以帮助用户可视化复杂数据,使其更易于理解和解释。

8. 利用您的 Copilot 编写良好的代码

请记住,该模型是使用许多编程语言训练的,因此仅要求完成编码任务可能会导致使用任意数量的编程语言。你得指定所需的编程语言,还应该包括任何其他相关的上下文信息,例如您正在使用的库、API 或框架。您还可以提及已编写代码中的上下文,例如“用户的输入存储在名为 x 的变量中”。

不要忘记始终运行和测试您的代码!

9. 如果一开始没有成功,请再次提示

重要的是要记住,促使人工智能产生响应并不是一门精确的科学,迭代是关键,Marsman说。创建提示的美妙之处在于,您可以尝试多种方法来查看最有效的方法。不要害怕尝试不同的长度、语气和声音。如果初始结果不是您要查找的结果,请尝试调整提示并再次运行它。通过练习,您将更好地引导模型获得所需的结果