1. 了解 AI 中的提示语基础
在本课程中,我们将涵盖 AI 提示的基本概念,探讨其定义、历史背景,以及它们在自然语言处理(NLP)模型如 GPT 中所扮演的角色。通过本课程的学习,你将清楚了解提示是什么,它们的演变过程,以及它们在 AI 交互中的重要性。
1. 什么是提示?
提示的定义
提示是输入给 AI 模型的指令,通常以文本形式出现,用于指示模型生成特定类型的输出。它本质上是你提供给 AI 系统的一个问题或命令,旨在引导其行为和响应。
以下是语言模型如 GPT 的提示示例:
提示: "写一个关于勇敢的骑士与龙搏斗的故事。"
AI 使用提供的提示生成连贯且与上下文相关的响应,如:
响应: "从前,有一个勇敢的骑士,他踏上了一段征程,去打败一条恐怖的龙,这条龙正肆虐着王国..."
提示的关键特征
- 基于输入:提示作为输入,帮助 AI 模型理解所需的任务或结果。
- 自然语言:在大多数情况下,提示是以自然语言编写的,这使用户与模型的互动更加便捷。
- 上下文驱动:模型根据提示的上下文和结构生成响应。
代码生成中的提示示例
# 提示
"""
编写一个计算数字阶乘的 Python 函数。
"""
# AI 生成的响应
def factorial(n):
if n == 0:
return 1
else:
return n * factorial(n-1)
2. AI 提示的历史背景
提示自计算机早期发展以来一直存在,当时它们以命令行输入的形式出现。然而,随着**自然语言处理(NLP)**模型的发展,它们的应用出现了重大飞跃,允许更加灵活和类似人类的交互。
早期的 NLP 系统
在传统的基于规则的系统中,提示更为结构化和严格。例如,为了从知识库中检索信息,用户需要使用特定的查询:
"检索关于中世纪城堡的信息。"
随着 AI 模型的发展,提示变得更加复杂,能够接受更广泛、更多样化的指令。GPT-2 和 GPT-3 显著提升了 AI 理解和响应提示的能力,使用户能够以更自然和灵活的方式进行互动。
提示演变的里程碑:
- 基于规则的系统:早期的 NLP 系统需要结构化的提示并遵循预定义的模式。
- BERT 的进步:BERT 引入了双向语言理解,使得模型能够生成更多基于上下文的响应。
- GPT-2 和 GPT-3:这些模型将自然语言交互提升到了一个新高度,支持自由格式的提示并生成更具创造性的输出。
图解:AI 提示的演变
graph TD;
A[基于规则的系统] --> B[BERT:上下文感知的响应];
B --> C[GPT-2:自然语言生成];
C --> D[GPT-3:高级语言理解];
D --> E[GPT-4:多模态理解];
3. NLP 中提示的演变
从基于规则到神经网络
在现代 NLP 模型出现之前,提示通常被视为需要精确格式化的结构化查询。例如,早期的搜索引擎要求用户输入特定关键词才能获得相关结果。
随着神经网络和GPT等模型的引入,交互变得更加灵活。AI 现在可以处理非结构化的提示,并生成更具人性化的响应。
提示创新的关键点:
- BERT(2018 年):BERT(双向编码器表示转换器)标志着一次转折点,它使模型能够理解句子的完整上下文,提升了提示理解能力。
- GPT-2(2019 年):GPT-2 展示了 AI 如何通过最少的提示输入生成长篇文本。
- GPT-3(2020 年):GPT-3 进一步扩展了这一点,能够为几乎任何提示生成极为详细且具上下文相关的响应。
基本提示与高级提示的示例
基本提示:"法国的首都是哪里?"
- 响应:"巴黎。"
高级提示:"写一段关于巴黎在欧洲历史上重要性的简短段落。"
- 响应:"巴黎数个世纪以来一直是欧洲的文化和政治中心。从法国大革命到启蒙运动,这座城市塑造了欧洲的知识、艺术和政治格局..."
4. 为什么提示在 AI 交互中如此重要
提示直接影响 AI 模型生成响应的方式。一个精心设计的提示能够产生准确、相关且往往更具创造性的输出,而结构不良的提示则可能导致无关或不连贯的答案。
好提示与坏提示的示例
好提示:"写一篇 300 字的文章,讨论气候变化对海洋生态系统的影响。"
- 响应:"气候变化对海洋生态系统产生了巨大影响。温度上升导致珊瑚白化,且..."
坏提示:"气候变化,影响?"
- 响应:"气候变化影响环境,但从该提示中无法明确具体细节。"
有效提示的关键因素:
- 清晰度:确保提示清楚地表达你的需求。
- 具体性:提供具体的指示,以避免模糊或通用的响应。
- 上下文:提供足够的背景信息,使 AI 能够理解场景。
结论
通过了解提示是什么以及它们如何演变,你可以更好地理解它们在 AI 交互中的关键作用。随着 GPT 等模型变得越来越先进,构建精确、清晰且上下文相关的提示的能力将变得尤为重要。
在下一课中,我们将深入探讨谁在使用提示,并探讨不同行业如何在各种 AI 驱动的应用中应用提示。
延伸阅读与参考资料
- OpenAI GPT-3: https://openai.com/gpt-3/
- Transformers for NLP: https://huggingface.co/transformers/
- BERT: 深度双向转换器的预训练用于语言理解: https://arxiv.org/abs/1810.04805
代码示例:使用 GPT-3 进行提示文本生成
以下是一个使用 GPT-3 API 通过提示生成文本的示例:
import openai
# 设置 OpenAI API 密钥
openai.api_key = 'your-api-key'
# 定义提示
prompt = "写一个关于飞船降落在火星上的故事。"
# 调用 GPT-3 模型
response = openai.Completion.create(
engine="davinci",
prompt=prompt,
max_tokens=100
)
# 打印生成的响应
print(response.choices[0].text.strip())