全网最佳 – AI 提示词系列（一）

由于后台很多小伙伴私信我怎么能让 ChatGPT、Claude、MJ、SD 表现的好，所以，我决定从今天开始，写一个系列文章把 AI 提示词讲清楚，做一个全网最佳的 AI 提示词系列，请大家星标关注，避免错过哦。

来，直接上干货，今天是 AI 提示词第一篇。

什么是 AI 提示词，在国外有一个职业，叫 Prompt Engineering，就是专门写 AI 提示词的，年薪 200 0000！对，就是年薪 200 万，我今天就把从各大官网和网上的资料学习实战之后来写的这个系列，大家一定要星标关注，避免错过这个宝贵的系列教程。

那到底什么是 AI 提示词解释这个词之前，首先需要解释 prompt 这个词。我让 Claude 以幽默风趣的口气给我们解释一下：

嗨，您好呀！听说您想知道什么是AI提示词，但是在解释这个词之前，我们需要先解释一下prompt这个词。

简单来说，prompt就是给AI模型下达指令的关键词。这个指令可以是一个问题，也可以是一段文字描述，甚至可以是一堆参数的文字描述。然后，AI模型会根据这个指令生成对应的文本或图片。

比如说，我们在ChatGPT里输入”What is the capital of China?”（中文意思是“中国的首都是什么？”），这个问题就是这个指令的一种形式，也就是prompt。所以说，prompt就像是AI模型的一把钥匙，可以打开它的创造力和想象力，让它为我们生成各种有用的信息！

而 Prompt Engineering （中文意思为提示工程，后缩写为 PE）则是：

Prompt Engineering 是一种人工智能（AI）技术，它通过设计和改进 AI 的 prompt 来提高 AI 的表现。Prompt Engineering 的目标是创建高度有效和可控的 AI 系统，使其能够准确、可靠地执行特定任务。

有些不好理解，是吧，没关系，我们换个方式来理解。

你有使用过很多AI产品，可能会觉得好像只要会说话、会打字，就能让AI输出答案，没什么技术含量。

其实，如果你只是想让AI随便输出一些答案，那确实不需要太多技术，只需要输入一些文字就行了。但是如果你想要得到一个准确、满意的答案，那就需要用到PE这个技术啦！

因为人类的语言总是充满着各种模棱两可的说法，目前的机器还很难理解我们说的话，所以才需要PE这个技术来帮助AI更好地理解我们的意图。

另外，由于目前大语言模型AI的实现原理，有些逻辑运算问题还需要我们额外对AI进行提示，让它更加聪明。所以说，要让AI变得更加智能，还需要我们人类不断地努力和创新啊！

举个例子，如果我们在 ChatGPT 里输入这样的一段话：

What is 100*100/400*56?

ChatGPT 会返回一个错误的答案 0.4464（注意，如果你用下方的 Dyno 运行，答案应该也是错误的，API 版本的回答是 14）：

但如果我们对 prompt 进行一些修改，答案则会是正确的。注意，如果你用下方的 Dyno 运行旧版的模型 API 的版本，做了修改后，答案应该还是错误的，需要用到 Role Prompting 才能生成正确答案。（这个后续章节会讲解）

另外，目前的 AI 产品还比较早期，因为各种原因，产品设置了很多限制，如果你想要绕过一些限制，或者更好地发挥 AI 的能力，也需要用到 Prompt Engineering 技术。这个我们在后续的文章会讲到。

所以，总的来说，Prompt Engineering 是一种重要的 AI 技术：

如果你是 AI 产品用户，可以通过这个技术，充分发挥 AI 产品的能力，获得更好的体验，从而提高工作效率。

如果你是产品设计师，或者研发人员，你可以通过它来设计和改进 AI 系统的提示，从而提高 AI 系统的性能和准确性，为用户带来更好的 AI 体验。

你问我需要不需要学习 PE 呢？

其实这个问题有点像争议不休的话题，就好像有些人热衷于各种搜索技巧，以前还有所谓的「搜索专家」，但现在这些人已经消失了。

为什么呢？因为搜索引擎变得越来越智能、易用，我们不再需要掌握那些奇技淫巧啦！同样地，PE 的使用也会随着产品的不断迭代变得更加简单易用，所以说是否需要学习 PE，这个问题还是要看情况而定啦。

拿前面提到的数学问题为例，API 版本算出来是 14，但 ChatGPT 的版本则看上去更准确一些，相信不久的将来，我们无需在公式前加括号，它就能返回正确的结果（2023-03-02）。

OpenAI 的 CEO Sam Altman 在今年 2 月底提到给 ChatBot 写 prompt 是个非常高杠杆的技能。

prompt 可以让你更好地使用 ChatGPT 等产品。

One More Thing

前特斯拉 AI 负责人 Andrej Karpathy（对了，他之前就在 OpenAI，最近二进宫回OpenAI 了） 今年 1 月底，说了这样的一句话：

今天的提示词学习就到这里，小艾会尽力日更的。最后给大家推荐一下ai作画资源合集

从Stable DiffusionNovelAl到NovelAl再到Naifu: 

Stable Diffusion：白色界面，原汁原味的AI画图，第一行写正面tag，第二行写反面tag，底下batch count是生成张数，可调整参数较多，但是如果不好好弄，容易翻车，但是通过调整参数以及img2img进行精修，可谓“下限低，上限高”。

NovelAI：原本是AI写小说的网站，制作了修改版的Stable  Diffusion，并训练了AI画图模型。

Naifu：黑色界面，官网泄露版本，顶上写正面tag，右下角写反面tag，可调整参数较少，生成图片效果不容易出问题，但是可能不好精修，就是他们说的“下限高，上限低”。

Naifu简单好上手，Stable Diffusion自由度高潜力大。

简单地说，Stable Diffusion被修改后做出了NovelAI，NovelAI离家出走便有了Naifu

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