人工智能操作教程 -課件 項目2.5AIGC對話生成：讓機(jī)器像人一樣進(jìn)行交流

AIGC對話生成：讓機(jī)器像人一樣進(jìn)行交流從基礎(chǔ)到前沿的全面探討01AIGC對話生成概述02對話生成案例分析03提示詞設(shè)計原則04提示詞范本介紹05對話實用技巧06項目任務(wù)01AIGC對話生成概述開放域?qū)υ掝愋腿蝿?wù)完成型對話任務(wù)完成型對話專注于幫助用戶實現(xiàn)具體目標(biāo)，如預(yù)訂服務(wù)、信息查詢等，通過精確的指令和響應(yīng)機(jī)制，高效滿足用戶需求。問答型對話問答型對話通過一問一答的形式，提供信息查詢和問題解答服務(wù)，強(qiáng)調(diào)準(zhǔn)確性和實時性，適用于快速獲取特定信息的場景。閑聊式對話閑聊式對話模仿人類日常交流，通過輕松的聊天方式與用戶互動，旨在提高人機(jī)交互的自然度和親和力，使用戶體驗更加舒適自然。123對話生成技術(shù)原理對話生成技術(shù)通過端到端的模型，整合輸入的上文信息，經(jīng)過編碼和解碼過程，輸出相應(yīng)的回復(fù)，實現(xiàn)自然語言的流暢交互。端到端模型實現(xiàn)盡管對話生成技術(shù)依賴于端到端模型，但大量語料庫對于模型的離線訓(xùn)練至關(guān)重要，幫助模型學(xué)習(xí)根據(jù)不同輸入生成合適的回復(fù)。語料庫的重要性從NLM到PLM，再到LLM，語言模型不斷進(jìn)化，每次更新都顯著提升了對話系統(tǒng)的研究和應(yīng)用，推動著對話生成技術(shù)向前發(fā)展。語言模型的進(jìn)化開放域?qū)υ挻竽Ｐ桶l(fā)展語言模型的進(jìn)化

從早期的NLM（如LSTM,GRU）到現(xiàn)代的PLM（如BERT,GPT），再到LLM，語言模型的不斷進(jìn)步深刻影響了開放域?qū)υ捪到y(tǒng)的研究與開發(fā)。百億參數(shù)對話預(yù)訓(xùn)練生成模型

百度發(fā)布的PLATO-XL模型，以110億參數(shù)規(guī)模成為當(dāng)時最大規(guī)模的中英文對話預(yù)訓(xùn)練生成模型，通過roleembedding感知角色信息，顯著提升了開放域?qū)υ捫Ч?。對話模型的?guī)模與能力提升

谷歌的LaMDA模型將參數(shù)提升至1370億，展示了開放域?qū)υ挻竽Ｐ驮谝?guī)模和能力上的持續(xù)進(jìn)步，為對話系統(tǒng)的質(zhì)量和效率提供了新的可能性。開放域?qū)υ挻竽Ｐ桶l(fā)展開放域?qū)υ挻竽Ｐ桶l(fā)展02對話生成案例分析Kimi大模型案例

:內(nèi)容營銷的互動性

:通過Kimi大模型的對話案例，展示了內(nèi)容營銷的互動性，這種互動性不僅提升了消費者的參與度，也增強(qiáng)了品牌的忠誠度和市場影響力。

:社交媒體的策略運(yùn)用

:Kimi大模型案例中對社交媒體標(biāo)簽的運(yùn)用，展示了如何通過策略性地使用社交媒體來提升內(nèi)容的可見性，從而在競爭激烈的市場中脫穎而出。

合作與品牌授權(quán)

案例中還涉及了盒馬與迪士尼的合作，通過授權(quán)商品的形式，如迪士尼聯(lián)名產(chǎn)品，展現(xiàn)了新零售環(huán)境下的品牌合作模式和創(chuàng)新營銷策略。

文章重寫與爆款分析口語化表達(dá)的魅力在文章重寫中，采用口語化的表達(dá)方式，不僅使內(nèi)容更貼近日常生活，還能增強(qiáng)讀者的閱讀興趣，通過使用emoji表情圖標(biāo)增添趣味性，讓信息傳遞更加生動。爆款文章的結(jié)構(gòu)藝術(shù)爆款文章內(nèi)容的組織遵循清晰的邏輯結(jié)構(gòu)，從引入背景到詳細(xì)分析，再到案例舉例和結(jié)論總結(jié)，每一部分都緊扣主題，確保信息量大且觀點鮮明，滿足不同受眾的需求。精準(zhǔn)定位與互動性爆款文章的成功在于其對目標(biāo)受眾的精準(zhǔn)定位，以及通過前5秒的話術(shù)快速吸引讀者注意，設(shè)置懸念激發(fā)好奇心，同時豐富的互動性增強(qiáng)了文章的吸引力和傳播力。123文章重寫與爆款分析03提示詞設(shè)計原則準(zhǔn)確性提示詞、句和指令是準(zhǔn)確的、清晰的。詞最好是大模型能懂的或訓(xùn)練過的常用詞、正規(guī)詞；句子是完整、清晰的，沒有語法錯誤和拼寫錯誤；指令是清晰的、明朗的，使用諸如解釋、比較、分析、建議、生成、設(shè)計等動詞，清晰指示AI所需的操作或輸出形式。示例：錯誤的提示詞：“講講今年世界杯的情況?！睖?zhǔn)確的提示詞：“2024年世界杯足球賽將在哪個國家舉辦？”具體性對于復(fù)雜問題或特定情境下的提問，建議結(jié)合自己的行業(yè)特點和職業(yè)需求來設(shè)計Prompt，提供具體的上下文、背景、關(guān)鍵詞或細(xì)節(jié)等，有助于AI生成更懂回答。示例：“撰寫一篇關(guān)于GenAI（生成式AI）在律師行業(yè)應(yīng)用的案例分析報告”，應(yīng)當(dāng)包含“GenAI”、“律師行業(yè)”、“案例分析”等關(guān)鍵信息。簡潔性雖然AI能夠處理較長的輸入，但簡潔、聚焦的提示詞往往更利于AI理解與執(zhí)行。過長的輸入可能導(dǎo)致重點分散，增加理解難度。保持提示詞精煉、直擊要點，有助于AI快速定位所需信息或生成策略。避免模糊或歧義提示詞表達(dá)應(yīng)該清晰，避免使用模糊或可能引起歧義的詞匯。如果有多個可能的解釋，盡量明確指出想要的解釋。示例：模糊的提示詞：“告訴我關(guān)于這個公司的信息?！备玫奶崾驹~：“請?zhí)峁╆P(guān)于英偉達(dá)（NVIDIA）的2023年財務(wù)報告和市場份額數(shù)據(jù)?！鼻‘?dāng)引導(dǎo)對于AI生成任務(wù)（如創(chuàng)作、翻譯、總結(jié)等），提示詞應(yīng)適當(dāng)引導(dǎo)AI的生成方向。這可能包括指定風(fēng)格（如正式、幽默、科普）、情感色彩（如積極、批判）、目標(biāo)受眾（如兒童、專家）或特定約束（如遵循特定格式、引用特定來源）。示例：普通的提示詞：“幫我寫個AI新媒體寫作的論文概要。”更好的提示詞：“請以‘AI對新媒體寫作的影響’為題寫一篇論文大綱，正式一點?！苯Y(jié)構(gòu)化如果需要設(shè)計長上下文或復(fù)雜任務(wù)的Prompt，整段Prompt一定是結(jié)構(gòu)化的、流程化的（比如順序、邏輯等），不能前后矛盾或語義復(fù)雜。可使用標(biāo)題、編號、列表等形式來劃分不同的部分或要點，便于AI理解和處理。04提示詞范本介紹短文本提示詞，一般簡單，表述清楚、準(zhǔn)確就可以了。以下是通義千問和Kimi給出的一些提示詞范本，供參考咨詢類提示詞搜索與事實查詢決策支持與建議創(chuàng)作與生成任務(wù)學(xué)習(xí)與教學(xué)指導(dǎo)翻譯與語言練習(xí)其他應(yīng)用05對話實用技巧對話實用技巧下面給出一些在對話中實用的語句，用于更高效的獲取結(jié)果。

（1）繼續(xù)。適用于內(nèi)容過長時中斷，希望獲取更多的回答。（2）重新開一個窗口。適用于開啟新的話題，清空前面的會話記憶，重新開始對話。（3）明白。理解任務(wù)要求后只需要回復(fù)明白，等待下一步指令，適用于讓它等待我發(fā)素材。（4）不要做解釋。適用于不希望它回應(yīng)。（5）再優(yōu)化輸出一版。適用于想獲取更優(yōu)化的結(jié)果。（6）營造情緒氛圍。適用于營造氛圍，有助于效果提升。（7）多角色協(xié)同：適用于同時讓它走多個分支，最終匯總各自的答案。06項目任務(wù)體驗ChatGPT任務(wù)1根據(jù)產(chǎn)品特點和目標(biāo)受眾，使用AIGC生成一段吸引人的營銷文案。任務(wù)2