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怎样写好多模态AI的提示词?

2024-6-29 23:25| 发布者: 雷宇| 查看: 46| 评论: 0

摘要: 在多模态AI的实际应用中,提示词的编写至关重要。以下是几种写好多模态提示词的方法及其详细分析。


 多模态AI的发展现状

2024年,多模态AI技术迎来了快速发展的一年。从OpenAI发布的GPT-4o,到谷歌的Gemini系列,再到国内的通义千问和智谱AI的CogVLM,多个重磅模型相继问世。这些模型不仅可以处理文字,还能理解语音、图片和视频等多种模态信息,极大地扩展了AI的应用场景。

在语音情感AI方面,除了Hume AI,字节跳动的Seed-TTS和ChatTTS等产品也表现出色,甚至能做到以假乱真。此外,OpenAI的Sora引发了广泛关注,国内开源社区迅速跟进,推出了OpenSora、清华的Vidu和快手的Kling模型,极大提升了视频生成的能力。

随着大模型技术的进步和使用成本的下降,AI的大众化普及正在逐步实现。例如,字节跳动、智谱AI、阿里通义和百度文心一言等纷纷宣布降价,某些小参数模型甚至免费开放给开发者使用。这些变化扫清了AI普及的障碍,使得更多人能够接触和使用这些先进技术。

 怎样写好多模态提示词

在多模态AI的实际应用中,提示词的编写至关重要。以下是几种写好多模态提示词的方法及其详细分析。

 1. 清晰准确的表述

在提示词中,必须明确、详细地描述要获取的信息,以确保AI理解无误。例如,在进行发票内容识别时,如果不明确说明需要获取全部信息,AI可能会选择性地提取部分信息,导致结果不稳定。通过在提示词中强调“获取全部信息”,可以显著提升AI提取信息的完整性和准确性。

示例:  
提示词:“请提取这张发票中的所有信息,包括日期、金额、发票号和商家名称。”

 2. 角色法

赋予AI一个特定的角色可以提升其任务执行效果。例如,在图片计数任务中,直接让AI数图片中的狗可能会出错,但如果让AI扮演一个“计数大师”,其表现会更好。

示例:  
提示词:“作为一名计数大师,请数一数这张图片中有多少条狗。”

 3. 示例法(Few-shot Learning

提供示例可以帮助AI更好地理解任务。例如,给AI提供两张已知结果的图片,再让其识别第三张图片,可以显著提高识别准确性。

示例:  
提示词:“以下是两张标注了速度的图片,请根据这两张图片的示例,识别第三张图片中的速度。”

 4. 指定输出格式

明确指定期望的输出格式,可以帮助AI更准确地提取和组织信息。例如,在发票识别任务中,指定输出格式为JSON,可以提高信息提取的精确度和一致性。

示例:  
提示词:“请将这张发票的信息提取为JSON格式,包括‘日期’、‘金额’、‘发票号’和‘商家名称’。”

 5. 标记提示法

标记提示法是在多模态提示词中特有的一种方法,通过对图片或视频中的关键部分进行标记(如红框、红叉),可以有效减少AI的幻觉问题,并提高其理解能力。

示例:  
提示词:“请分析这张图表,红叉标记的部分没有数据。”

 6. 自动化标记

使用目标检测和语义分割模型(如YOLOv10和SAM)自动对图片进行标记,可以进一步提高多模态AI的理解和生成能力。通过对图片中所有物体进行标记,提升了AI对复杂场景的理解能力。

示例:  
提示词:“请使用YOLOv10模型对这张图片进行标记,并输出所有标记物体的类别和位置。”

 结论

多模态AI技术的迅猛发展为各行各业带来了无限可能。然而,要充分发挥这些技术的潜力,编写高质量的多模态提示词至关重要。通过清晰准确的表述、角色法、示例法、指定输出格式、标记提示法和自动化标记等方法,可以显著提升多模态AI的理解和生成能力,为实际应用提供更为可靠的支持。

未来,随着多模态AI技术的不断进步和提示词工程的完善,AI将在更多领域展现出强大的能力,推动社会各方面的智能化发展。

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