人民智造2-善用大模型：生成式人工智能的“创造力”

大家好，我是中国人民大学新闻学院的副教授塔娜。

大模型时代，如何更好地与AI沟通？

在大模型时代，与AI高效沟通的关键在于理解其工作原理并掌握交互技巧。大模型（如GPT、文心一言）本质是“统计概率生成器”，跟大模型交流的时候，需注意以下几点：

1.明确问题核心：避免模糊提问。例如，将“如何提高工作效率？”改为“有哪些工具可以自动化处理Excel报表？”，能获得更具体的答案。

2.提供背景信息：帮助AI理解上下文。如“我是一名教师，需要设计一堂关于气候变化的初中课程，请提供互动环节建议”。

3.指定AI的角色：帮助AI明确任务的出发点。如，你是一个小学生，请用算术的方法解决鸡兔同笼问题；或者你是一个中学生，请用列方程的方法解决鸡兔同笼问题。

4.分步引导：复杂问题拆解为多轮对话。例如先问“如何写一篇科幻小说？”，再细化“请为小说设计一个未来城市的设定”。

5.积极表达需求：用肯定指令替代否定限制。例如，不说“不要写得太学术”，而说“请用通俗语言解释量子力学”。

研究表明，结合案例的提问方式（如“举例说明如何用Python分析销售数据”）能显著提升AI回答质量。此外，多轮对话比一次性复杂指令更有效，如同与人类协作时的“迭代反馈”。

什么是提示词

提示词是用户输入给AI的指令或问题。

1.技术原理：大模型底层技术是基于转换器来进行实现的，拿到指令之后会进行预处理，通过自注意力机制分析提示词的语义关联。例如，输入“写一首七言诗”会触发模型调用古诗词训练数据。

写提示词有几种不同的方式，一种是完全用自然语言，更好的一种方式是把提示词进行结构化的构造。

2.组成结构：

•角色设定（Role）：如“你是一位资深营养师”，可聚焦专业领域。

•背景信息（Context）：如“面向5岁儿童解释”，调整输出难度。

•任务指令（Task）：明确要求，如“生成一份包含3个步骤的指南”。

3.多模态扩展：如DALL·E 3支持“用梵高风格画星空”，结合图像与文本提示。

提示词的设计直接影响AI输出的相关性和创造性。例如，简单提示“写故事”可能生成流水账，而“写一个关于时间旅行的悬疑短篇，主角是女科学家”则能激发更丰富的创作

怎样写好的提示词

优秀提示词需满足清晰、具体、结构化原则，常用框架包括：

CAST框架：

Criteria（约束）：如“不超过300字”。

Audience（受众）：如“面向高中生”。

Specifications（细节）：如“包含数据来源”。

Testing（测试反馈）：根据结果优化提示。

CLEAR框架：

Concise（简洁）：避免冗余。

Logical（逻辑性）：分步骤提问。

Explicit（明确）：如“列出5条建议”，“以自然段落方式写作，而非列要点”。

Adaptive（灵活）：允许调整风格。

案例介绍：好用的工具

推荐大家进行多个模型的组合使用，比如ChatGPT（OpenAI）：针对很长的提示词，擅长多轮对话与创意生成，支持插件扩展（如联网搜索、代码执行），拆解任务，生成比较好的解答；DeepSeek，可以把问题拆解成更细化的任务，一个一个送给它会更好；kimi，可以比较好的去分析你提供的素材，但是从创作性的角度讲，不是kimi的优势；豆包可以提供类人际交互的功能。这是我们文本的生成，多模态的内容生成，最早进入大众视野的是Sora，一个文生视频的模型，我们在网上看到了Sora生成的比较成熟的视频。我们自己来生成图像、生成视频其实也可以去调用一些这样的工具，帮我们做一些文生图的实验。总体上的建议是，我们可以多试几个工具，来探索到这些工具的长处。当我们做了尽可能多的探索之后，就会找到更适合自己的这一批模型，更有效的提高我们的工作效率，生产处更有创造力的作品。

本文为科普中国·创作培育计划扶持作品

作者：人民日报

审核：贾宁 大连东软信息学院 教授

出品：中国科协科普部

监制：中国科学技术出版社有限公司、北京中科星河文化传媒有限公司

来源: 科普中国创作培育计划