视频咒语

朋友们，大家好！今天，咱们要一起揭开大模型Prompt工程的神秘面纱！你是否想过，为什么AI能精准理解你的需求？为什么它能从通用智能进化为领域专家？答案就在于Prompt工程——这个激活大模型潜能的核心技术！ Prompt工程不是简单的提示词设计，而是一套复杂的系统工程，它通过角色定义、任务拆解、约束系统、知识注入等六维框架，精准调用大模型的能力，解锁从文本生成到逻辑推理的无限可能。无论是制造业的故障诊断，还是医疗报告生成，Prompt工程都能成为解锁行业难题的“智能钥匙”。 一、引言 1. 背景介绍 近年来，随着人工智能技术的飞速发展，大规模预训练模型（大模型）逐渐成为学术界和工业界的热点研究方向。大模型通过海量数据的训练，具备了强大的语言理解和生成能力，能够应用于自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等多个领域。其中，以GPT（Generative Pre-trained Transformer）为代表的自回归语言模型，因其出色的性能和广泛的应用前景，引起了广泛关注。 然而，大模型的成功不仅仅依赖于其自身的强大能力，还离不开有效的prompt工程。Prompt工程是指通过精心设计的输入提示（prompt），引导大模型生成期望的输出结果。在实际应用中，一个设计良好的prompt可以显著提升大模型的性能，使其更加准确地理解用户意图并生成高质量的内容。因此，掌握prompt工程的核心技术和最佳实践，对于充分发挥大模型的潜力至关重要。 2. 文章结构 本文旨在全面介绍大模型及其在prompt工程中的应用，帮助读者深入了解大模型的工作原理和prompt工程的关键技术。文章主要分为以下几个部分： 大模型概述：首先，我们将介绍大模型的基本概念，包括其定义、特点和应用场景。接着，回顾大模型的发展历程，重点介绍GPT系列等代表性模型。最后，列举大模型在自然语言处理、图像识别、推荐系统等领域的具体应用案例。Prompt工程基础：本部分将详细解释什么是prompt，以及它在大模型中的作用。随后，总结设计有效prompt的基本原则，包括简洁性、明确性和多样性。最后，介绍不同类型的prompt，如指令型、问题型和生成型，并举例说明其应用场景。Prompt优化技术：在这一部分，我们将讨论如何通过数据预处理提高prompt的有效性，包括数据清洗、标准化和增强。接着，介绍如何通过微调、迁移学习等方法优化大模型的性能，使其更好地响应特定的prompt。最后，探讨如何评估和测试prompt的效果，包括常用的评估指标和测试方法。Prompt工程实战：通过具体的实战案例，展示如何设计和优化prompt，以生成高质量的文本内容。我们将分别介绍文本生成、问答系统和情感分析三个领域的应用案例，展示prompt工程在这些场景中的实际效果。未来展望：分析大模型和prompt工程的未来发展趋势，包括技术革新和应用扩展。同时，讨论大模型和prompt工程面临的主要挑战，如数据隐私、计算资源和伦理问题，并提出相应的解决方案和建议。结论：总结文章的主要内容和核心观点，展望大模型和prompt工程在未来的广阔前景，鼓励读者积极参与这一领域的研究和实践。 通过本文的系统介绍，读者将能够全面了解大模型及其在prompt工程中的应用，掌握相关的技术和方法，为实际应用提供有力支持。 二、大模型概述 1. 大模型的基本概念 大模型是指具有大量参数（通常超过数十亿）的深度学习模型，这些模型通过大规模的数据训练，能够在多种任务上表现出卓越的性能。大模型的特点包括： 参数量巨大：大模型通常包含数十亿甚至更多的参数，这使得它们能够捕捉到数据中的复杂模式和细微特征。泛化能力强：由于训练数据量庞大，大模型在未见过的数据上也能表现良好，具备较强的泛化能力。多任务适应性：大模型可以通过微调或迁移学习，快速适应不同的任务和应用场景，无需重新训练整个模型。资源消耗高：大模型的训练和推理过程需要大量的计算资源和存储空间，对硬件的要求较高。 大模型的应用场景广泛，涵盖了自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等多个领域。例如，在自然语言处理中，大模型可以用于文本生成、机器翻译、情感分析等任务；在计算机视觉中，大模型可以用于图像识别、目标检测、图像生成等任务；在推荐系统中，大模型可以用于个性化推荐、用户行为预测等任务。 2. 大模型的发展历程 大模型的发展可以追溯到20世纪90年代的神经网络研究，但真正意义上的大模型是在近年来随着深度学习技术的突破而兴起的。以下是大模型发展的几个关键阶段： 早期探索：20世纪90年代至2010年，研究人员开始尝试使用多层神经网络进行图像和语音识别任务，但由于数据量和计算资源的限制，这些模型的规模较小，性能有限。深度学习兴起：2012年，AlexNet在ImageNet竞赛中取得突破性成绩，标志着深度学习时代的到来。随后，ResNet、Inception等模型相继出现，推动了计算机视觉领域的快速发展。大规模预训练模型：2018年，Google发布了BERT模型，开启了自然语言处理领域的预训练时代。2020年，OpenAI推出了GPT-3，其参数量达到1750亿，成为当时最大的语言模型。此后，大模型的规模不断突破，如阿里云的通义千问、百度的文心一言等。 GPT系列模型是大模型发展的重要代表。GPT-1于2018年发布，首次采用了Transformer架构，通过无监督预训练和有监督微调的方式，实现了在多个自然语言处理任务上的优秀表现。GPT-2在2019年推出，参数量增加到15亿，进一步提升了模型的性能。2020年发布的GPT-3则将参数量提升到1750亿，展示了大模型在生成高质量文本、对话系统等方面的强大能力。 3. 大模型的应用领域 大模型在多个领域展现出了广泛的应用潜力，以下是一些具体的应用案例： 自然语言处理：大模型在自然语言处理领域取得了显著进展。例如，BERT和GPT系列模型被广泛应用于文本生成、机器翻译、情感分析、问答系统等任务。这些模型能够生成连贯、自然的文本，提高了自然语言处理任务的准确性和效率。计算机视觉：在计算机视觉领域，大模型如ViT（Vision Transformer）和ConvNeXt等模型在图像识别、目标检测、图像生成等任务中表现出色。这些模型通过大规模的预训练和微调，能够准确地识别和理解复杂的图像内容。推荐系统：大模型在推荐系统中也发挥了重要作用。例如，基于Transformer的推荐模型能够捕捉用户的兴趣和行为模式，提供个性化的推荐结果。这些模型在电商、新闻推荐、音乐推荐等领域得到了广泛应用，显著提升了用户体验和满意度。 综上所述，大模型凭借其强大的性能和广泛的应用潜力，已经成为现代人工智能技术的重要组成部分。随着技术的不断发展和创新，大模型将在更多领域发挥更大的作用。 三、Prompt工程基础 1. Prompt的基本概念 Prompt 是一种用于引导大模型生成特定输出的输入文本或指令。在大模型中，Prompt 的作用类似于人类与机器之间的对话媒介，通过提供特定的上下文或指令，使模型能够理解并生成符合预期的输出。例如，在文本生成任务中，一个简单的 Prompt 可能是一个句子或段落，模型会根据这个 Prompt 继续生成后续的内容。Prompt 的设计质量直接影响到模型输出的质量和准确性，因此在实际应用中，设计有效的 Prompt 是非常重要的。 2. Prompt的设计原则...

文｜冰点 编｜陈梅希 啥？老年大学已经这么紧跟时代了？ 不久前，我回了一趟湖北老家。 一天下午，只见妈妈急匆匆地出了门，丢下一句：“老年大学的 AI 课要赶不及了！” 啥？老年大学已经这么紧跟时代了？连我们这个三线城市都开上了 AI 课？ 我的妈妈是一名非常善于使用智能手机的退休人士，很多 APP 甚至用得比我都顺溜。她接触到 AI，我也不算太意外。但她的“大学同学”里，不乏已经七八十岁的老哥哥、老姐姐。 在互联网世界里，当“老年人”和“AI”这两个关键词被放在一起时，往往是媒体报道短视频AI课割老年人韭菜，或是子女担忧老人被AI制造的内容诈骗。但反过来想，老年人对流行的AI产品有哪些真正的使用需求呢？除了被割韭菜和被诈骗之外，老年群体使用AI的真实场景又是什么样的呢？ 中老年人学AI，可能是为了发朋友圈 我简单地在网上搜索了“老年大学 AI课”，发现在刚开学的春季学期，全国各地竟有许多老年大学都推出了AI 课。 这些课还“一位难求”，有些公益讲座连过道上都摆满了座椅；还有些学期课程因为过于火爆，又临时增加了更多班次。宣布开设 AI 课程的这些学校，不仅有省级或者省会城市的，还有很多甚至是县级老年大学。 比如隶属于贵州省黔西南布依族苗族自治州的望谟县，全县常住人口只有 23 万人，该县老年大学就推出了“AI 与摄影公益课”，帮老年人学习 AI 修图等功能。这么一看，AI 真的已经很“下沉”了。 我妈妈参与的也是一次公益讲座，面向老年大学里的“宣传干部”，主要内容是教大家如何用豆包写文章。老师会在课上演示，如何使用豆包的“深度思考”和“帮我写作”功能；同时也会讲解向豆包提问的公式，也就是 prompt（提示词）该怎么写。 不过，对于我妈妈来说，她早就知道怎么用豆包写文案了。她平时喜欢玩抖音，会用抖音提供的模版做视频，在抖音刷到同属字节旗下的豆包 APP 后，她开始用它创作视频文案。 但是在这次老年大学的课堂上，她学到了一个新功能——用豆包解读体检报告。在讲解完 AI 生成内容之后，老师还教学员们如何用豆包的“健康咨询”功能，比如拍照或者上传体检报告，让豆包进行解读。 看完十几家老年大学 AI 课程的介绍后，我发现其中大部分都是围绕 AI 创作内容展开的。 比如四川老年大学开设了一学期 16 节的“AI 后期制作”课程，教学生在手机上下载“即梦AI”（抖音旗下产品）、“可灵AI”（快手旗下产品）等软件，通过“念咒语”——对着手机说出提示语——的方式，让...

要正确使用DeepSeek生成视频提示词，需结合其推理型大模型的特性，通过场景化描述与结构化需求激发其生成能力。以下是具体方法与技巧，综合多个场景的最佳实践： 一、核心原则：用“真实需求”替代“模板指令” DeepSeek作为推理型模型，其优势在于理解用户意图而非机械执行指令。正确的提示词应包含以下要素： 1. 明确目标：直接说明视频用途（如产品展示、品牌宣传）、受众群体（如年轻人、职场人士）和预期效果（如专业感、轻松活泼）。 – 正确示例： “我需要一个30秒的普洱茶叶宣传视频，目标客户是35-50岁的高端消费群体，希望突出茶叶的产地文化和手工制作工艺，画面风格偏向纪录片质感。” 2. 拆解需求：将视频制作分解为脚本、画面、时间轴等模块，逐一生成优化。例如先生成脚本框架，再细化分镜描述。 3. 场景化语言：避免抽象词汇，用具体场景和细节描述需求。例如“清晨阳光透过茶山薄雾，茶农手工采摘嫩芽”而非“展现茶叶自然生长环境”。 二、分步骤生成视频提示词 1. 生成脚本与时间轴 – 输入示例： “我要制作一段30秒的智能手表产品视频，用于抖音推广。请生成包含时间轴的脚本表格，包含旁白文案、画面描述（需适配Midjourney生成），重点展示防水性能和运动模式。” – 优化技巧： – 要求输出以表格形式呈现，包含时间节点（如0-5秒、6-15秒）； – 添加限制条件，如“旁白文案口语化，避免专业术语”。 2. 细化画面描述 – 输入示例： “根据上述脚本，为每个画面生成Midjourney提示词，需包含主体细节（如手表表盘特写）、环境（如海浪冲击下的水下场景）、光线（侧逆光增强金属质感）、风格参数（写实摄影，8K细节）。” – 优化技巧： – 要求提示词符合工具语法（如Midjourney的“–ar 16:9”比例参数）； – 添加“说人话”指令，使描述更通俗易懂。 3. 风格迁移与调整 – 若需特定视觉风格，可使用文风迁移指令： “将上述画面描述调整为王家卫电影风格，强调光影对比和慢镜头效果。” – 若效果不佳，通过反向修正优化： “当前画面色调偏暗，请调整为明亮清新的INS风格，保留产品细节。” 三、常见问题与解决方案 1....

一、明确创作需求，构建视频框架 1. 场景拆解 将视频拆解为3-5个核心场景，用自然语言描述每个场景的视觉元素、角色特征及动态细节。例如： > “第一幕：拟人化白猫穿着黑色西装走在红毯商场走廊；第二幕：四只动物在深夜茶室打麻将；第三幕：猫雨中垂头丧气独行”。 2. 风格与参数设定 明确视频风格（如写实摄影、日漫风）、分辨率（推荐8K/16K）、镜头语言（广角俯拍、慢镜头）及技术参数（动态光源、景深效果）。 — 二、通过腾讯元宝生成精准提示词 1. 直接对话生成 在腾讯元宝中输入需求，例如： > “生成三组提示词：奢华猫行走、动物麻将局、雨中独行猫，要求超写实摄影，包含服装/环境细节，技术参数需标注镜头焦距、渲染器等”。 元宝会返回结构化提示词，包含主体描述、环境氛围、技术参数等模块。 2. 多模态反推优化 若需调整细节，可上传参考图至元宝的「图生文」功能，输入指令如： > “请根据这张樱花湖畔图，生成中英双语AI绘画提示词，要求赛璐珞风格+动态残影效果”。 元宝会结合DeepSeek-R1模型解析画面逻辑，生成可落地的提示词。 — 三、优化提示词结构与参数 1. 模块化组合 参考元宝生成的提示词模板： markdown 镜头描述 + 主体细节 + 环境刻画 + 技术参数 例：广角镜头，全景俯拍视角，四只拟人化动物围坐麻将桌，中式红木桌+深夜茶室氛围，32K分辨率+全局光照模拟。 2. 参数调优技巧 – 模型选择：即梦AI的「图片2.0 Pro」适合高清渲染，可灵AI优化动态效果。 – 分辨率比例：场景一用3:4突出主体，场景二选16:9展现环境，场景三用9:16强化垂直空间。 – 动态控制：在即梦AI生成视频时，需在提示词末尾添加动作指令（如“跳舞”“慢镜头”）。...