ChatGPT全面解析與應(yīng)用技術(shù)原理、發(fā)展歷程及多場(chǎng)景體驗(yàn)CONTENT目錄ChatGPT概述01ChatGPT發(fā)展歷程02ChatGPT核心特性03ChatGPT適用場(chǎng)景04ChatGPT技術(shù)原理05ChatGPT體驗(yàn)展示06ChatGPT未來(lái)展望0701ChatGPT概述定義與功能對(duì)話式AI模型ChatGPT是一個(gè)由OpenAI于2022年推出的對(duì)話式AI模型，具備全面的功能和類人交互能力，能夠理解用戶的輸入內(nèi)容并給出專業(yè)回答。01持續(xù)聊天功能ChatGPT支持在一個(gè)語(yǔ)境下持續(xù)聊天，具有提升用戶意圖理解的能力，即便面對(duì)不準(zhǔn)確或描述不清楚的問題也能正確理解并給出相應(yīng)答案。02創(chuàng)造性功能ChatGPT的核心在于其創(chuàng)造性，能通過學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)生成全新的、原創(chuàng)的內(nèi)容或產(chǎn)品，實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)AI無(wú)法達(dá)到的創(chuàng)造性功能。03交互界面特點(diǎn)簡(jiǎn)潔的輸入界面ChatGPT的交互界面設(shè)計(jì)極為簡(jiǎn)潔，僅包含一個(gè)輸入框，用戶通過此輸入框提交問題或話題，即可接收到智能回復(fù)，簡(jiǎn)化了操作流程。持續(xù)對(duì)話能力該平臺(tái)支持在一個(gè)語(yǔ)境下進(jìn)行多輪對(duì)話，用戶可以連續(xù)提問，ChatGPT能夠根據(jù)上下文提供連貫的回答，模擬真實(shí)聊天體驗(yàn)。類似朋友的交流方式ChatGPT的設(shè)計(jì)讓用戶感覺像是在與一個(gè)朋友交談，通過你一句我一言的方式，使交流更加自然和流暢，增強(qiáng)了用戶的互動(dòng)體驗(yàn)。02ChatGPT發(fā)展歷程成立背景OpenAI的創(chuàng)立作為OpenAI的重要項(xiàng)目之一，ChatGPT于2015年問世，標(biāo)志著自然語(yǔ)言處理技術(shù)的一大進(jìn)步，為用戶提供了更加流暢和自然的交流體驗(yàn)。ChatGPT的誕生OpenAI作為一個(gè)非盈利機(jī)構(gòu)，其核心目標(biāo)是促進(jìn)人工智能技術(shù)的開放性和可訪問性，通過共享研究成果，加速全球人工智能技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用。非盈利性質(zhì)的意義OpenAI由馬斯克等人投資成立，旨在推動(dòng)人工智能領(lǐng)域的研究與發(fā)展，確保技術(shù)進(jìn)步能惠及全人類，而非僅僅局限于少數(shù)企業(yè)或個(gè)人。版本演進(jìn)OpenAI早期發(fā)展2015年，馬斯克等人投資成立了非盈利人工智能公司OpenAI，旨在推動(dòng)人工智能領(lǐng)域的研究與發(fā)展。該公司隨后成為ChatGPT的母公司，為后續(xù)的技術(shù)突破奠定了基礎(chǔ)。GPT系列的演進(jìn)與授權(quán)從2019年的GPT-2到GPT-3，OpenAI不斷提升其語(yǔ)言模型的能力。2020年，微軟獲得GPT-3獨(dú)家授權(quán)，標(biāo)志著OpenAI技術(shù)的商業(yè)應(yīng)用邁出重要一步。ChatGPT的推出2022年，OpenAI推出了支持多模態(tài)輸入輸出的GPT-4，展現(xiàn)了強(qiáng)大的識(shí)圖能力。至2023年，ChatGPT正式發(fā)布并迅速走紅，微軟更計(jì)劃將其集成至全線產(chǎn)品中，預(yù)示著廣泛應(yīng)用的未來(lái)。03ChatGPT核心特性智能對(duì)話能力敢于質(zhì)疑與承認(rèn)無(wú)知ChatGPT在對(duì)話中展現(xiàn)出獨(dú)特的智能，面對(duì)錯(cuò)誤提問時(shí)會(huì)提出質(zhì)疑，并在無(wú)法回答時(shí)坦誠(chéng)表達(dá)無(wú)知，體現(xiàn)了其高級(jí)的交互能力。支持連續(xù)多輪對(duì)話允許用戶進(jìn)行多輪討論，ChatGPT模擬真實(shí)聊天體驗(yàn)，通過持續(xù)的對(duì)話交流，深化了用戶與AI之間的互動(dòng)和理解。提升準(zhǔn)確性與創(chuàng)造性ChatGPT不僅提高了回答問題的準(zhǔn)確性，還能從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并創(chuàng)造原創(chuàng)內(nèi)容，展現(xiàn)了其在分析和創(chuàng)新方面的卓越能力。多輪對(duì)話支持多輪對(duì)話的流暢體驗(yàn)ChatGPT支持連續(xù)多輪對(duì)話，用戶與ChatGPT之間的交流就像與朋友聊天一樣自然，能夠持續(xù)進(jìn)行多輪討論，帶來(lái)真實(shí)而流暢的對(duì)話體驗(yàn)。模擬真實(shí)聊天環(huán)境通過支持多輪對(duì)話，ChatGPT能夠模擬真實(shí)的聊天環(huán)境，讓用戶感受到仿佛在與真人交談，增強(qiáng)了交互的自然性和沉浸感。提升用戶參與度多輪對(duì)話功能不僅使交流更加連貫，還鼓勵(lì)用戶更積極地參與到對(duì)話中，從而提高了用戶的參與度和滿意度。04ChatGPT適用場(chǎng)景法律咨詢應(yīng)用法律咨詢中的AI應(yīng)用ChatGPT在法律咨詢中扮演關(guān)鍵角色，通過深度學(xué)習(xí)和自然語(yǔ)言處理技術(shù)，能夠輔助民警快速準(zhǔn)確地處理案件，如飯店?duì)巿?zhí)事件。案件處理流程優(yōu)化利用ChatGPT進(jìn)行初步詢問和證據(jù)收集，可以有效縮短案件處理時(shí)間，提高調(diào)查效率，確保公正及時(shí)地解決糾紛。提升公眾法律意識(shí)ChatGPT不僅在個(gè)案處理中發(fā)揮作用，還能通過提供法律教育和宣傳，增強(qiáng)公眾的法律意識(shí)和自我保護(hù)能力。教育領(lǐng)域表現(xiàn)數(shù)學(xué)解題能力通過顛覆傳統(tǒng)的手工編程方式，ChatGPT使程序員的工作更加專業(yè)高效，它能夠自動(dòng)生成代碼，極大地提升了軟件開發(fā)的速度和質(zhì)量。編程能力ChatGPT具備根據(jù)文本描述生成圖像的能力，以及生成虛擬數(shù)據(jù)表格并進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析的技能，這些功能在視覺藝術(shù)創(chuàng)作和數(shù)據(jù)處理教學(xué)中具有重要應(yīng)用價(jià)值。數(shù)據(jù)分析能力ChatGPT在教育領(lǐng)域展現(xiàn)出卓越的數(shù)學(xué)解題能力，能夠輕松解決涉及一元、二元及五元人民幣張數(shù)和總面值的問題，為學(xué)生提供即時(shí)的數(shù)學(xué)輔導(dǎo)。05ChatGPT技術(shù)原理深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)深度學(xué)習(xí)概述深度學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)的子集，通過構(gòu)建復(fù)雜的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)模擬和解決復(fù)雜問題，其核心在于利用大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型以識(shí)別模式。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模型訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由多層算法構(gòu)成，能夠識(shí)別數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式。模型訓(xùn)練是ChatGPT等應(yīng)用的關(guān)鍵技術(shù)，通過反向傳播調(diào)整權(quán)重和偏差優(yōu)化性能。數(shù)據(jù)集與模型性能數(shù)據(jù)集的大小直接影響神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度和模型的性能。更大的數(shù)據(jù)集可以提供更豐富的信息，使模型在處理復(fù)雜任務(wù)時(shí)更加準(zhǔn)確和高效。自然語(yǔ)言處理自然語(yǔ)言處理的定義自然語(yǔ)言處理是人工智能的一個(gè)分支，主要研究如何讓計(jì)算機(jī)理解、解釋和生成人類語(yǔ)言。它涉及到語(yǔ)言學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)和人工智能等多個(gè)領(lǐng)域。自然語(yǔ)言處理技術(shù)廣泛應(yīng)用于機(jī)器翻譯、情感分析、語(yǔ)音識(shí)別等領(lǐng)域，極大地推動(dòng)了人機(jī)交互的發(fā)展，使得計(jì)算機(jī)能夠更好地理解和服務(wù)于人類。自然語(yǔ)言處理的挑戰(zhàn)盡管自然語(yǔ)言處理取得了顯著的進(jìn)步，但仍面臨許多挑戰(zhàn)，如語(yǔ)境理解、語(yǔ)義消歧等，這些問題需要更深入的研究和技術(shù)突破來(lái)解決。自然語(yǔ)言處理的應(yīng)用06ChatGPT體驗(yàn)展示數(shù)學(xué)解題能力ChatGPT能夠解決一些基本的數(shù)學(xué)問題，如貨幣面值分配問題，通過設(shè)定條件和求解方程來(lái)找出答案，展示了其在數(shù)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用潛力。搜索能力搜索能力：傳統(tǒng)IE是水平搜索，大模型是垂直搜索，能夠避免信息過載。編程能力顛覆傳統(tǒng)手工編程，程序員不是失業(yè)，而是要更專業(yè)繪圖能力畫一幅畫：風(fēng)景，夕陽(yáng)日落時(shí)，天邊有巨大云朵，海面波濤洶涌。運(yùn)行結(jié)果如圖4.9所示。繪制思維導(dǎo)圖能力請(qǐng)用給我一份markdown格式的思維導(dǎo)圖，主題是高職大數(shù)據(jù)技術(shù)專業(yè)，按基礎(chǔ)模塊、核心模塊、拓展模塊劃分的課程體系。運(yùn)行結(jié)果如圖4.10所示。信息提取能力從現(xiàn)在開始你是NLP專家，請(qǐng)從三北京市朝陽(yáng)區(qū)奧林匹克森林公園”中抽取“姓名”、“電話”、“地址”三項(xiàng)信息。運(yùn)行結(jié)果如圖4.11所示。表格分析能力請(qǐng)生成一個(gè)由10行4列組成的虛擬數(shù)據(jù)表格，字段名為：學(xué)號(hào)、姓名、性別、年齡，用逗號(hào)分開。運(yùn)行結(jié)果如圖4.12所示。表格分析能力按性別做統(tǒng)計(jì)分析。運(yùn)行結(jié)果如圖4.13所示。07ChatGPT未來(lái)展望技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)多模態(tài)大模型的崛起隨著技術(shù)的進(jìn)步，多模態(tài)大模型如GPT-4的出現(xiàn)標(biāo)志著人工智能向更高級(jí)的交互能力邁進(jìn)，它們能夠處理并理解圖像和文本信息，為用戶提供更加豐富和直觀的體驗(yàn)。自然語(yǔ)言處理進(jìn)展自然語(yǔ)言處理工具的創(chuàng)新，尤其是像ChatGPT這樣的應(yīng)用，正在改變我們與機(jī)器的交流方式，這些工具通過理解和生成人類語(yǔ)言，迅速在社交媒體上獲得關(guān)注和流行。集成應(yīng)用與預(yù)訓(xùn)練技術(shù)的融合企業(yè)正將先進(jìn)的預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)技術(shù)應(yīng)用于其產(chǎn)品中，如Microsoft計(jì)劃集成ChatGPT到其所有產(chǎn)品線，這顯示了技術(shù)在不同領(lǐng)域內(nèi)集成和應(yīng)用的趨勢(shì)，以提高產(chǎn)品的智能化水平和用戶體驗(yàn)。行業(yè)應(yīng)用前景01對(duì)話與內(nèi)容創(chuàng)作ChatGPT能夠進(jìn)行跨領(lǐng)域?qū)υ挘晌陌?、文章、歌詞和詩(shī)歌，甚至編寫和修改計(jì)算機(jī)代碼，展現(xiàn)了其在內(nèi)容創(chuàng)作領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用潛力。02視覺信息處理除了文本處理，ChatGPT還能處理視覺信息，如解答關(guān)于照片內(nèi)容的問題，這一能力使其在多媒體分析和理解方面具有重要價(jià)值。03法律領(lǐng)域的應(yīng)用ChatGPT在法律領(lǐng)域的應(yīng)用展示了其對(duì)法律文檔的理解和分析能力，預(yù)示著未來(lái)在法律咨詢、案件研究等方面的巨大潛力。THANKS！感謝觀看！大模型概述從通用到專用的演進(jìn)CONTENT目錄大模型和小模型01大語(yǔ)言模型發(fā)展02典型大模型介紹03大模型分類04國(guó)產(chǎn)大模型展示05大模型價(jià)值思考0601大模型和小模型小模型小模型在ChatGPT之前，被公眾關(guān)注的AI模型是用于單一任務(wù)的，比如眾所周知的“阿爾法狗”（AlphaGo）可以基于全球圍棋棋譜的計(jì)算，打贏所有的人類圍棋大師。這種專注于某個(gè)具體任務(wù)建立的AI數(shù)據(jù)模型叫“小模型”。小模型特點(diǎn)小模型通常指參數(shù)較少、層數(shù)較淺的模型，它們具有輕量級(jí)、高效率、易于部署等優(yōu)點(diǎn)，適用于數(shù)據(jù)量較小、計(jì)算資源有限的場(chǎng)景，例如移動(dòng)端應(yīng)用、嵌入式設(shè)備、物聯(lián)網(wǎng)等。0102大模型概念ChatGPT與“小模型”不同，ChatGPT更像人類的大腦，可以在海量通用數(shù)據(jù)上進(jìn)行預(yù)先訓(xùn)練，能大幅提升AI的泛化性、通用性、實(shí)用性。特點(diǎn)大模型讓機(jī)器有常識(shí)，大模型最本質(zhì)的特征不在于“大”（大參數(shù)、大計(jì)算、大數(shù)據(jù)），這只是一個(gè)表象，大模型本質(zhì)是“涌現(xiàn)”“出乎意料”“創(chuàng)造”。涌現(xiàn)因?yàn)?，?dāng)模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和參數(shù)不斷擴(kuò)大，直到達(dá)到一定的臨界規(guī)模后，其表現(xiàn)出了一些未能預(yù)測(cè)的、更復(fù)雜的能力和特性，模型能夠從原始訓(xùn)練數(shù)據(jù)中自動(dòng)學(xué)習(xí)并發(fā)現(xiàn)新的、更高層次的特征和模式，這種能力被稱為“涌現(xiàn)能力”。010203發(fā)展歷程與應(yīng)用技術(shù)演進(jìn)歷程從早期的簡(jiǎn)單算法到現(xiàn)代的深度學(xué)習(xí)，技術(shù)的演進(jìn)推動(dòng)了人工智能的快速發(fā)展，使其能夠處理更復(fù)雜的任務(wù)，并在多個(gè)領(lǐng)域展現(xiàn)出驚人的能力。行業(yè)應(yīng)用拓展人工智能的應(yīng)用已經(jīng)從最初的游戲和圖像識(shí)別擴(kuò)展到醫(yī)療、金融、教育等多個(gè)行業(yè)，通過智能化解決方案，極大地提高了效率和準(zhǔn)確性。未來(lái)趨勢(shì)預(yù)測(cè)隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，人工智能將更加深入地融入日常生活，預(yù)計(jì)未來(lái)將在自動(dòng)駕駛、智慧城市等領(lǐng)域發(fā)揮更大的作用，引領(lǐng)新一輪的技術(shù)革命。02大語(yǔ)言模型發(fā)展研究范式轉(zhuǎn)變從實(shí)驗(yàn)到理論的跨越研究范式的轉(zhuǎn)變標(biāo)志著科學(xué)探索方法的重大進(jìn)步，由原先依賴詳盡實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，轉(zhuǎn)向構(gòu)建和驗(yàn)證理論模型，這一變化極大地推動(dòng)了科學(xué)的快速發(fā)展。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的研究興起跨學(xué)科融合創(chuàng)新隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的研究方法成為新的研究范式，通過分析海量數(shù)據(jù)來(lái)發(fā)現(xiàn)模式和規(guī)律，為決策提供支持。現(xiàn)代研究范式強(qiáng)調(diào)跨學(xué)科的融合與合作，不同領(lǐng)域的知識(shí)和方法相結(jié)合，促進(jìn)了創(chuàng)新思維和解決方案的產(chǎn)生，應(yīng)對(duì)復(fù)雜多變的全球挑戰(zhàn)。010203ChatGPT影響語(yǔ)言模型的革新ChatGPT作為一款先進(jìn)的語(yǔ)言處理工具，通過深度學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)分析，極大地提升了機(jī)器理解和生成自然語(yǔ)言的能力，標(biāo)志著語(yǔ)言模型技術(shù)的一大進(jìn)步。人機(jī)交互的變革ChatGPT的引入改變了傳統(tǒng)的人機(jī)交互方式，使得對(duì)話系統(tǒng)更加流暢和自然，用戶可以通過更接近人類的方式與機(jī)器進(jìn)行交流，提高了用戶體驗(yàn)。行業(yè)應(yīng)用的拓展隨著ChatGPT技術(shù)的成熟，其在客服、教育、醫(yī)療等多個(gè)行業(yè)的應(yīng)用日益廣泛，不僅優(yōu)化了服務(wù)流程，還開辟了新的商業(yè)模式和服務(wù)創(chuàng)新。生態(tài)快速構(gòu)建010203生態(tài)系統(tǒng)定義生態(tài)系統(tǒng)是由生物群落和其非生物環(huán)境相互作用形成的動(dòng)態(tài)復(fù)合體，它包括了所有生物和非生物因素，如氣候、土壤和水等?？焖贅?gòu)建的重要性在當(dāng)前快速變化的環(huán)境中，生態(tài)快速構(gòu)建對(duì)于維持生物多樣性和生態(tài)平衡至關(guān)重要，它有助于系統(tǒng)迅速適應(yīng)外部壓力和擾動(dòng)。實(shí)施策略與方法生態(tài)快速構(gòu)建的實(shí)施需要綜合考慮物種選擇、棲息地恢復(fù)和人類活動(dòng)影響，采用科學(xué)的方法和技術(shù)以促進(jìn)生態(tài)系統(tǒng)的健康和穩(wěn)定。03典型大模型介紹GPT系列特點(diǎn)010203強(qiáng)大的語(yǔ)言處理能力GPT系列模型以其卓越的自然語(yǔ)言處理能力著稱，能夠理解和生成接近人類水平的語(yǔ)言，廣泛應(yīng)用于文本分析、自動(dòng)寫作和語(yǔ)音識(shí)別等領(lǐng)域。持續(xù)的學(xué)習(xí)能力GPT系列通過深度學(xué)習(xí)技術(shù)，不斷從大量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，優(yōu)化其算法，使得模型在處理復(fù)雜問題時(shí)更加高效，展現(xiàn)出持續(xù)學(xué)習(xí)和適應(yīng)新知識(shí)的能力。廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景GPT系列不僅限于文本生成，還被應(yīng)用于機(jī)器翻譯、情感分析、問答系統(tǒng)等多種場(chǎng)景，證明了其在人工智能領(lǐng)域的廣泛適用性和靈活性。Claude功能拓展01Claude的多語(yǔ)言支持Claude通過先進(jìn)的自然語(yǔ)言處理技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)多種語(yǔ)言的支持，使用戶能夠跨越語(yǔ)言障礙，進(jìn)行有效的溝通和信息獲取。02Claude的實(shí)時(shí)翻譯Claude具備強(qiáng)大的實(shí)時(shí)翻譯能力，能夠在用戶交流過程中即時(shí)將一種語(yǔ)言翻譯成另一種語(yǔ)言，極大地提高了跨語(yǔ)言交流的效率。03Claude的語(yǔ)音識(shí)別Claude不僅能夠準(zhǔn)確識(shí)別用戶的語(yǔ)音指令，還能以自然流暢的語(yǔ)音進(jìn)行反饋，為用戶提供了便捷的語(yǔ)音交互體驗(yàn)。05大模型分類05國(guó)產(chǎn)大模型展示文心一言等特色文心一言的開放服務(wù)文心一言于2023年8月31日向全社會(huì)全面開放，提供APP、網(wǎng)頁(yè)版、API接口等多種形式的開放服務(wù)，滿足不同用戶的需求。文心一言采用有監(jiān)督精調(diào)、人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)、提示等技術(shù)，具備知識(shí)增強(qiáng)、檢索增強(qiáng)和對(duì)話增強(qiáng)等關(guān)鍵技術(shù)，使其在性能上逐步趕超國(guó)外最優(yōu)水平。文心一言的訓(xùn)練與優(yōu)化文心一言基于飛槳深度學(xué)習(xí)框架進(jìn)行訓(xùn)練，通過算法與框架的協(xié)同優(yōu)化，模型訓(xùn)練速度達(dá)到優(yōu)化前的3倍，推理速度達(dá)到優(yōu)化前的30多倍。文心一言的技術(shù)優(yōu)勢(shì)DeepSeek技術(shù)突破低成本高效率DeepSeek在缺乏頂級(jí)芯片支持的情況下，以極低成本硬件訓(xùn)練出顛覆性模型，其訓(xùn)練成本僅為600萬(wàn)美元，約為GPT-4o的20分之一。強(qiáng)大的推理能力開源模型創(chuàng)新舉措DeepSeekR1在數(shù)學(xué)代碼及自然語(yǔ)言推理等任務(wù)上的性能與OpenAI最新的OE正式版相媲美，甚至在某些方面如數(shù)學(xué)推理領(lǐng)域遙遙領(lǐng)先。DeepSeek首次開源了模型權(quán)重，并允許用戶通過蒸餾技術(shù)訓(xùn)練自己的模型，這一舉措震驚了硅谷，為全球AI技術(shù)普及開啟了新的篇章。010203東方力量與創(chuàng)新東方力量的崛起deepseek的成功體現(xiàn)了中國(guó)科技公司在從0到1的技術(shù)突破上的能力，打破了外界對(duì)中國(guó)科技只能從1到100應(yīng)用落地的刻板印象。創(chuàng)新精神的體現(xiàn)deepseek背后的團(tuán)隊(duì)敢于挑戰(zhàn)傳統(tǒng)路徑，開創(chuàng)了全新的MLA架構(gòu)，并在多個(gè)基準(zhǔn)測(cè)試中超越了OpenAI的GPT-4o，展示了他們的創(chuàng)新精神。資方與團(tuán)隊(duì)的共同努力deepseek的成功得益于其資方幻方的遠(yuǎn)見和決策，以及團(tuán)隊(duì)成員對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的執(zhí)著追求和理想主義的堅(jiān)持，這是他們共同努力的結(jié)果。新生代企業(yè)家精神挑戰(zhàn)傳統(tǒng)的勇氣新生代企業(yè)家不畏權(quán)威，敢于突破常規(guī)，如deepseek團(tuán)隊(duì)挑戰(zhàn)傳統(tǒng)架構(gòu)，開創(chuàng)全新MLA架構(gòu)，展現(xiàn)創(chuàng)新精神。技術(shù)創(chuàng)新的力量新生代企業(yè)家在技術(shù)創(chuàng)新上卓越非凡，如deepseek低成本高效率的突破，開源模型權(quán)重，推動(dòng)全球AI技術(shù)發(fā)展。理想主義的堅(jiān)持新生代企業(yè)家不急于商業(yè)變現(xiàn)，專注技術(shù)突破，如梁文峰堅(jiān)信創(chuàng)新需源自好奇心和創(chuàng)造欲，走上與眾不同的發(fā)展道路。06大模型價(jià)值思考推理過程重要性推理能力的核心地位推理能力是大模型區(qū)別于傳統(tǒng)AI系統(tǒng)的關(guān)鍵特征，它使模型能夠處理復(fù)雜問題，提供準(zhǔn)確深入的答案，顯著提升了模型的智能水平。減少幻覺問題通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)和優(yōu)化算法，大模型在推理過程中能有效減少幻覺問題，提高回答的準(zhǔn)確性和可靠性，確保信息的真實(shí)性。新知識(shí)的吸收與應(yīng)用推理過程涉及對(duì)新知識(shí)的吸收和應(yīng)用，這對(duì)于保持模型的前沿性和適應(yīng)性至關(guān)重要，有助于模型不斷進(jìn)化和適應(yīng)新的挑戰(zhàn)。正負(fù)影響分析正面影響分析正面影響分析主要關(guān)注某一事件或決策帶來(lái)的積極結(jié)果，如提升效率、增加收益等，有助于我們理解并利用這些優(yōu)勢(shì)。負(fù)面影響分析負(fù)面影響分析則側(cè)重于探討某一事件或決策可能產(chǎn)生的不利后果，如資源浪費(fèi)、環(huán)境污染等，以便我們提前預(yù)防和應(yīng)對(duì)。正負(fù)影響對(duì)比通過對(duì)比正負(fù)影響，我們可以更全面地評(píng)估一個(gè)事件或決策的價(jià)值，從而做出更明智的選擇。THANKS！感謝觀看！AIGC技術(shù)從內(nèi)容創(chuàng)作到產(chǎn)業(yè)變革CONTENT目錄AIGC概述01AIGC技術(shù)基礎(chǔ)02AIGC與大模型關(guān)系03AIGC的應(yīng)用04AIGC帶來(lái)的革新0501AIGC概述定義與特點(diǎn)AIGC的定義AIGC，即ArtificialIntelligenceGeneratedContent，是一種利用人工智能技術(shù)自動(dòng)生成文本、圖片、音樂甚至視頻的內(nèi)容創(chuàng)作方式，它既是一種內(nèi)容形態(tài)，也是一種內(nèi)容生成的技術(shù)合集。AIGC的特點(diǎn)AIGC具有內(nèi)容形態(tài)多樣、技術(shù)基礎(chǔ)強(qiáng)大、提高效率與準(zhǔn)確性、個(gè)性化和開放化趨勢(shì)等特點(diǎn)，這些特點(diǎn)使得AIGC在內(nèi)容創(chuàng)作方面具有更高的效率和準(zhǔn)確性。發(fā)展歷程早期探索與實(shí)驗(yàn)AIGC的概念最早可追溯至20世紀(jì)50年代，但直到1990年前，受限于當(dāng)時(shí)的技術(shù)條件，AIGC主要處于小規(guī)模的實(shí)驗(yàn)階段，尚未廣泛應(yīng)用于實(shí)際場(chǎng)景。沉淀積累與初步應(yīng)用從1990年到2010年，AIGC經(jīng)歷了關(guān)鍵的沉淀積累期，此階段見證了從實(shí)驗(yàn)室到實(shí)際應(yīng)用的轉(zhuǎn)變，盡管面臨算法瓶頸，但為后續(xù)發(fā)展奠定了基礎(chǔ)?？焖侔l(fā)展與創(chuàng)新突破自2010年以來(lái)，隨著生成算法、預(yù)訓(xùn)練模型和多模態(tài)技術(shù)的不斷進(jìn)步，AIGC領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了快速發(fā)展，特別是2022年至2024年間，多款創(chuàng)新產(chǎn)品的發(fā)布標(biāo)志著該領(lǐng)域的重大飛躍。發(fā)展歷程02AIGC技術(shù)基礎(chǔ)生成算法01生成算法的核心作用生成算法是AIGC發(fā)展的關(guān)鍵，它通過接收數(shù)據(jù)并運(yùn)算生成預(yù)訓(xùn)練模型，成為內(nèi)容自動(dòng)生成過程中不可或缺的核心部分。02技術(shù)進(jìn)步與生產(chǎn)效率隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，生成算法在提升內(nèi)容生產(chǎn)效率、降低生產(chǎn)門檻方面發(fā)揮著重要作用，使得內(nèi)容創(chuàng)作更加高效便捷。03個(gè)性化與開放化趨勢(shì)生成算法支持內(nèi)容的個(gè)性化和開放化趨勢(shì)，使用戶能夠根據(jù)自身需求定制內(nèi)容，同時(shí)促進(jìn)了內(nèi)容的多樣性和創(chuàng)新性。預(yù)訓(xùn)練模型020301預(yù)訓(xùn)練模型的定義預(yù)訓(xùn)練模型是AIGC發(fā)展的關(guān)鍵之一，通過接收數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)算生成的模型，為后續(xù)AI繪圖模型的發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。StableDiffusion模型的影響2022年8月，StabiltyAI發(fā)布的StableDiffusion模型，為后續(xù)AI繪圖模型的發(fā)展奠定了基礎(chǔ)，推動(dòng)了AIGC的進(jìn)步。ChatGPT的基礎(chǔ)技術(shù)OpenAI推出的基于GPT-3.5與RLHF(人類反饋強(qiáng)化學(xué)習(xí)）機(jī)制的ChatGPT，其基礎(chǔ)就是預(yù)訓(xùn)練模型。多模態(tài)技術(shù)多模態(tài)技術(shù)的定義多模態(tài)技術(shù)是AIGC發(fā)展的關(guān)鍵，它通過融合不同模型處理和生成包含多種數(shù)據(jù)類型的內(nèi)容，如視覺大模型、語(yǔ)言大模型等。多模態(tài)技術(shù)的應(yīng)用實(shí)例StableDiffusion模型使用生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN），學(xué)習(xí)并模仿藝術(shù)家的創(chuàng)作風(fēng)格生成藝術(shù)作品；OpenAI的Sora能根據(jù)文本提示創(chuàng)建逼真視頻。多模態(tài)技術(shù)的進(jìn)展多模態(tài)技術(shù)在理解和模擬真實(shí)物理世界方面取得進(jìn)展，推動(dòng)了AIGC的發(fā)展，為內(nèi)容創(chuàng)作提供了新的可能性和工具。03AIGC與大模型關(guān)系技術(shù)支持深度學(xué)習(xí)的崛起深度學(xué)習(xí)通過模擬人腦神經(jīng)元的工作方式，對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜任務(wù)的自適應(yīng)處理，為AIGC提供了強(qiáng)大的技術(shù)支持。大模型的應(yīng)用大模型作為深度學(xué)習(xí)的一種重要形式，使得AIGC在視覺、語(yǔ)言和多模態(tài)內(nèi)容創(chuàng)作方面有了更多的可能性，提高了AIGC的效率和準(zhǔn)確性。AIGC的發(fā)展AIGC借助深度學(xué)習(xí)和大模型的技術(shù)優(yōu)勢(shì)，推動(dòng)了自身的快速發(fā)展，同時(shí)也為人工智能領(lǐng)域帶來(lái)了新的發(fā)展機(jī)遇。應(yīng)用領(lǐng)域重合自然語(yǔ)言處理的突破大模型在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)了對(duì)語(yǔ)言深層次理解與生成的能力，極大地推動(dòng)了機(jī)器翻譯、情感分析等技術(shù)的發(fā)展。通過深度學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)分析，大模型在圖像識(shí)別、視頻分析等方面取得了顯著成果，為自動(dòng)駕駛、醫(yī)療影像診斷等領(lǐng)域提供了強(qiáng)大支持。AIGC在內(nèi)容創(chuàng)作中的應(yīng)用AIGC利用大模型的強(qiáng)大能力，將人工智能技術(shù)應(yīng)用于內(nèi)容創(chuàng)作領(lǐng)域，不僅提高了內(nèi)容生產(chǎn)的效率，還拓展了創(chuàng)意表達(dá)的新邊界。計(jì)算機(jī)視覺的進(jìn)步04AIGC的應(yīng)用文本生成工具文本生成工具概述文本生成工具是利用人工智能技術(shù)，自動(dòng)產(chǎn)生高質(zhì)量文本內(nèi)容的軟件。它們能夠輔助用戶完成從簡(jiǎn)單編輯到復(fù)雜創(chuàng)作的多種任務(wù)，提升寫作效率。主要功能與應(yīng)用工具比較與選擇這些工具不僅支持文章、報(bào)告的自動(dòng)生成，還能進(jìn)行語(yǔ)法檢查、翻譯和內(nèi)容優(yōu)化等。廣泛應(yīng)用于新聞、營(yíng)銷、教育等多個(gè)領(lǐng)域，極大地豐富了內(nèi)容創(chuàng)作的可能性。不同的文本生成工具各有特色，如NationAI擅長(zhǎng)多語(yǔ)言處理，訊飛聽見注重場(chǎng)景化寫作，筆靈AI則在文檔處理上表現(xiàn)突出。用戶可根據(jù)需求選擇合適的工具以提高工作效率。010203文本處理工具騰訊文涌Effidit騰訊文涌Effidit是一款內(nèi)容創(chuàng)作工具，主要功能包括智能糾錯(cuò)、文本續(xù)寫、文本潤(rùn)色、詞句推薦等，幫助用戶提升寫作效率和質(zhì)量。01據(jù)意查句WantQuotes據(jù)意查句WantQuotes能根據(jù)用戶輸入的主題詞匯，快速找出相關(guān)的名言、詩(shī)句、俗語(yǔ)、成語(yǔ)等，為用戶提供豐富的語(yǔ)言素材。02訊飛星火訊飛星火具備文本生成、語(yǔ)言理解、知識(shí)問答、多模交互等多種能力，可以用來(lái)查找資料、翻譯、解答疑惑，同時(shí)也可以根據(jù)描述生成文本、視頻和音頻。03圖像生成工具M(jìn)idjourney的卓越表現(xiàn)Midjourney作為市場(chǎng)上最受歡迎的AIGC圖像工具，已升級(jí)至V5版本，其在手部和眼部特寫以及光影處理方面的逼真度得到了顯著提升，為用戶提供了更加精細(xì)的圖像生成體驗(yàn)。稿定設(shè)計(jì)的多功能應(yīng)用稿定設(shè)計(jì)不僅支持AI繪圖和設(shè)計(jì)，還涵蓋了AI文案功能，特別適合用于公眾號(hào)封面圖和配圖的日常制作，極大地提高了內(nèi)容創(chuàng)作的效率和質(zhì)量。StableDiffusion的創(chuàng)新技術(shù)StableDiffusion利用GAN(生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)）的深度學(xué)習(xí)模型，能夠模仿藝術(shù)家的創(chuàng)作風(fēng)格，生成高品質(zhì)的數(shù)字藝術(shù)作品，為藝術(shù)創(chuàng)作提供了全新的可能。視頻生成工具M(jìn)ake-A-Video的創(chuàng)意視頻生成Make-A-Video由Meta公司推出，能根據(jù)文字提示迅速生成短視頻，如飛翔的超級(jí)英雄狗，通過圖像合成和預(yù)測(cè)技術(shù)實(shí)現(xiàn)。PikaLabs的動(dòng)態(tài)畫面控制PikaLabs允許用戶通過提詞器控制畫面元素進(jìn)行動(dòng)態(tài)轉(zhuǎn)換，智能識(shí)別并合理生成畫面中不存在的內(nèi)容，保持畫面穩(wěn)定。騰訊智影的多功能視頻制作騰訊智影提供從素材收集到視頻發(fā)布的一站式服務(wù)，支持正版版權(quán)素材，用戶可上傳照片和文本生成數(shù)字人視頻。語(yǔ)音生成工具01文本到語(yǔ)音合成技術(shù)文本到語(yǔ)音合成技術(shù)通過輸入文本生成特定說話者的語(yǔ)音，廣泛應(yīng)用于機(jī)器人和語(yǔ)音播報(bào)任務(wù)，目前技術(shù)已相對(duì)成熟，未來(lái)將向情感化和少量樣本學(xué)習(xí)方向發(fā)展。02語(yǔ)音克隆應(yīng)用語(yǔ)音克隆技術(shù)以目標(biāo)說話人的語(yǔ)音為輸入，能將任意語(yǔ)音或文本轉(zhuǎn)換為該說話人的語(yǔ)音，主要用于智能配音等場(chǎng)景，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化語(yǔ)音輸出。03快速音樂創(chuàng)作利用先進(jìn)的語(yǔ)音生成工具，即使沒有音樂創(chuàng)作經(jīng)驗(yàn)的用戶也能在幾秒鐘內(nèi)創(chuàng)作出原創(chuàng)歌曲，這得益于高效的算法和強(qiáng)大的處理能力。05AIGC帶來(lái)的革新內(nèi)容生產(chǎn)效率提升AIGC內(nèi)容生產(chǎn)AIGC技術(shù)通過自動(dòng)生成文本、圖像、音頻和視頻，極大地提高了內(nèi)容生產(chǎn)效率，為創(chuàng)意行業(yè)提供了強(qiáng)大的技術(shù)支持。智能創(chuàng)作工具高效的智能創(chuàng)作工具能夠輔助藝術(shù)、影視等行業(yè)從業(yè)者快速生成所需內(nèi)容，顯著提升了日常工作的效率和質(zhì)量。AIGC助力內(nèi)容創(chuàng)新AIGC不僅提升了內(nèi)容生產(chǎn)的效率，還實(shí)現(xiàn)了個(gè)性化內(nèi)容的生成，滿足了用戶對(duì)高質(zhì)量、定制化內(nèi)容的需求。內(nèi)容質(zhì)量與多樣性增加AIGC提升內(nèi)容質(zhì)量AIGC技術(shù)通過深度學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)分析，能夠生成比人類創(chuàng)作的內(nèi)容更高質(zhì)量、更準(zhǔn)確的信息，顯著提升了內(nèi)容的專業(yè)性和可靠性。個(gè)性化內(nèi)容的創(chuàng)新AIGC不僅提高了內(nèi)容的質(zhì)量，還能根據(jù)用戶的需求和偏好，創(chuàng)造出個(gè)性化的內(nèi)容，為每個(gè)用戶提供獨(dú)一無(wú)二的體驗(yàn)。創(chuàng)意與實(shí)現(xiàn)的分離AIGC技術(shù)使得內(nèi)容創(chuàng)作的創(chuàng)意過程和執(zhí)行過程可以分離，讓有經(jīng)驗(yàn)的創(chuàng)作者能更專注于創(chuàng)新互動(dòng)形式，捕捉靈感。助力內(nèi)容創(chuàng)新AIGC技術(shù)革新內(nèi)容創(chuàng)作AIGC技術(shù)通過智能算法，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化內(nèi)容的自動(dòng)生成，極大地提高了內(nèi)容創(chuàng)作的效率和多樣性，為創(chuàng)作者提供了前所未有的創(chuàng)新工具。創(chuàng)意與實(shí)現(xiàn)的分離AIGC助力內(nèi)容創(chuàng)新，將創(chuàng)意構(gòu)思與實(shí)際制作過程分離，使創(chuàng)作者能夠?qū)Ｗ⒂陟`感捕捉和創(chuàng)意發(fā)展，而將重復(fù)勞動(dòng)交由AI完成。互動(dòng)形式的創(chuàng)新利用AIGC技術(shù)，創(chuàng)作者可以探索新的互動(dòng)形式，如動(dòng)態(tài)內(nèi)容、個(gè)性化推薦等，增強(qiáng)用戶體驗(yàn)，推動(dòng)內(nèi)容消費(fèi)模式的創(chuàng)新。010203對(duì)話式搜索對(duì)話式搜索的定義對(duì)話式搜索是AIGC技術(shù)的一種應(yīng)用，通過將搜索轉(zhuǎn)化為與聊天機(jī)器人的互動(dòng)，使用戶在與聊天機(jī)器人的對(duì)話中最終得到滿意的答案。對(duì)話式搜索的優(yōu)勢(shì)對(duì)話式搜索可以提供更加精準(zhǔn)和個(gè)性化的搜索結(jié)果，而不僅僅是泛化的信息鏈接，這種方式能更好地滿足用戶的需求。對(duì)話式搜索的應(yīng)用實(shí)例例如，新版BING中，用戶可以通過單擊搜索欄的“聊天”選項(xiàng)，與AI聊天的方式獲得答案或建議，這是對(duì)話式搜索在實(shí)際中的應(yīng)用。數(shù)字媒體適配AIGC技術(shù)與數(shù)字媒體融合BuzzFeed宣布將使用OpenAI開放的API協(xié)助創(chuàng)作內(nèi)容，計(jì)劃在2023年把由AI創(chuàng)造的內(nèi)容從研發(fā)階段轉(zhuǎn)變?yōu)楹诵臉I(yè)務(wù)的一部分。BuzzFeed的AI應(yīng)用案例利用AI技術(shù)創(chuàng)建面對(duì)用戶的個(gè)性測(cè)驗(yàn)，并根據(jù)用戶反應(yīng)生成個(gè)性化的文本內(nèi)容，提高用戶體驗(yàn)和參與度。個(gè)性化文本內(nèi)容的生成AIGC技術(shù)通過語(yǔ)言整合和文字輸出，與資訊平臺(tái)類的數(shù)字媒體高度適配，為內(nèi)容創(chuàng)作提供新的可能性。企業(yè)服務(wù)優(yōu)化提升客戶服務(wù)質(zhì)量AIGC技術(shù)通過分析歷史數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)客服人員與客戶的精準(zhǔn)匹配，考慮產(chǎn)品使用情況、使用年限等因素，以提供更個(gè)性化的服務(wù)體驗(yàn)。優(yōu)化客服響應(yīng)速度引入AI技術(shù)后，品牌方能夠在幾毫秒內(nèi)完成個(gè)人與客服人員的匹配，大大縮短了客戶等待時(shí)間，提高了服務(wù)效率。提高客戶滿意度AIGC技術(shù)幫助企業(yè)更好地理解客戶需求，通過分析客服人員處理類似信息互動(dòng)的方式，為客戶提供更有效的解決方案，從而提升客戶滿意度。數(shù)字人應(yīng)用電商直播革新數(shù)字人技術(shù)在電商直播中通過AI虛擬人物與動(dòng)態(tài)捕捉技術(shù)的結(jié)合，創(chuàng)新內(nèi)容營(yíng)銷方式，有效提升轉(zhuǎn)化率和經(jīng)濟(jì)效益。01新聞播報(bào)智能化AI虛擬主播在新聞播報(bào)領(lǐng)域的應(yīng)用，以其理性客觀的評(píng)述和穩(wěn)定的播出效果，減少了人工錯(cuò)誤，提高了新聞報(bào)道的質(zhì)量。02接待指引自動(dòng)化利用AI虛擬數(shù)字人作為智能接待員和導(dǎo)購(gòu)，為顧客提供疑問解答和商品推介服務(wù)，優(yōu)化了客戶體驗(yàn)，提升了服務(wù)效率。03產(chǎn)業(yè)變革自動(dòng)內(nèi)容生成的革新AIGC技術(shù)通過自動(dòng)生成文本、圖像、音頻和視頻等內(nèi)容，顯著提升了內(nèi)容生產(chǎn)效率，降低了成本，為創(chuàng)意行業(yè)帶來(lái)革命性變化。提升內(nèi)容質(zhì)量與多樣性借助大量數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)，AIGC生成的內(nèi)容在質(zhì)量和信息豐富度上可能超越人類創(chuàng)作，如AI繪畫作品已接近專業(yè)畫師水平，推動(dòng)內(nèi)容創(chuàng)新。對(duì)話式搜索的崛起AIGC結(jié)合ChatGPT技術(shù)，將傳統(tǒng)搜索轉(zhuǎn)變?yōu)閷?duì)話式互動(dòng)，提供精準(zhǔn)答案而非泛化鏈接，極大改善了用戶體驗(yàn)和信息獲取效率。THANKS！感謝觀看！Transformer架構(gòu)從NLP到計(jì)算機(jī)視覺CONTENT目錄發(fā)展歷程01模型架構(gòu)02主要優(yōu)勢(shì)0301發(fā)展歷程卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)局限感受野受限CNN在淺層網(wǎng)絡(luò)中提取局部信息的能力有限，難以捕獲全局上下文信息。這限制了其在處理復(fù)雜圖像任務(wù)時(shí)的表現(xiàn)，尤其是在需要理解整個(gè)場(chǎng)景的情況下。缺乏整體感知由于感受野的大小受限，CNN在處理圖像時(shí)可能無(wú)法有效捕捉到整體圖像的語(yǔ)義信息。這使得它在理解復(fù)雜場(chǎng)景或識(shí)別多個(gè)對(duì)象時(shí)可能會(huì)遇到困難。效率問題在捕獲全局上下文信息方面，CNN的效率不如Transformer模型。這意味著在處理大型數(shù)據(jù)集或者需要快速響應(yīng)的應(yīng)用中，CNN可能不是最優(yōu)的選擇。自注意力機(jī)制提出010203自注意力機(jī)制的引入自注意力機(jī)制首次在Transformer模型中提出，它通過允許模型在處理序列數(shù)據(jù)時(shí)關(guān)注不同位置的信息，顯著提高了計(jì)算效率和并行處理能力。并行處理能力的提升自注意力機(jī)制使得Transformer模型能夠在計(jì)算過程中并行處理信息，這種并行性不僅加速了處理速度，還增強(qiáng)了模型處理復(fù)雜任務(wù)的能力。自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的突破自注意力機(jī)制的引入為自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域帶來(lái)了革命性的改變，它使模型能夠有效捕獲輸入數(shù)據(jù)的全局信息，極大提升了NLP任務(wù)的性能。GPT系列發(fā)展GPT模型的誕生GPT系列模型的發(fā)展始于OpenAI基于Transformer架構(gòu)提出的預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型，這一創(chuàng)新技術(shù)為自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域帶來(lái)了革命性的突破。自首次發(fā)布以來(lái)，GPT模型經(jīng)歷了多次迭代和優(yōu)化，不斷提升其性能和應(yīng)用范圍，使其在文章生成、機(jī)器翻譯等復(fù)雜任務(wù)中取得了顯著效果。GPT模型的應(yīng)用拓展隨著時(shí)間的推移，GPT模型不僅在自然語(yǔ)言處理任務(wù)中表現(xiàn)出色，還逐漸拓展到其他領(lǐng)域，如語(yǔ)音識(shí)別、圖像處理等，展現(xiàn)出廣泛的應(yīng)用前景。GPT模型的迭代優(yōu)化發(fā)展歷程Transformer的誕生2017年，Google團(tuán)隊(duì)提出Transformer架構(gòu)，開啟了自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的新篇章，其獨(dú)特的注意力機(jī)制為后續(xù)研究奠定了基礎(chǔ)。技術(shù)路線的分化GPT與BERT兩大技術(shù)路線的形成，標(biāo)志著Transformer在自然語(yǔ)言處理任務(wù)中的廣泛應(yīng)用，推動(dòng)了文章生成、機(jī)器翻譯等領(lǐng)域的進(jìn)步?？珙I(lǐng)域應(yīng)用擴(kuò)展隨著時(shí)間推移，Transformer的應(yīng)用從NLP擴(kuò)展到計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域，通過引入注意力層或替換卷積層，提升了模型處理全局上下文信息的能力。發(fā)展歷程02模型架構(gòu)模型架構(gòu)Transformer模型是一種基于自注意力機(jī)制的序列到序列模型，采用編碼器-解碼器結(jié)構(gòu)，摒棄了傳統(tǒng)的CNN和RNN，僅使用Self-Attention機(jī)制來(lái)挖掘詞語(yǔ)間的關(guān)系。Encoder部分解析在Transformer模型中，Encoder部分負(fù)責(zé)將輸入句子的每一個(gè)單詞轉(zhuǎn)換為表示向量，并通過Self-Attention機(jī)制處理這些向量，以獲取單詞之間的關(guān)聯(lián)信息。Decoder部分解析Decoder部分接收來(lái)自Encoder的編碼信息矩陣，并根據(jù)已經(jīng)翻譯過的單詞序列預(yù)測(cè)下一個(gè)單詞。為了確保預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性，會(huì)通過Mask操作遮蓋住待預(yù)測(cè)單詞之后的所有單詞。Encoder-Decoder結(jié)構(gòu)Encoder-Decoder結(jié)構(gòu)獲取輸入表示在Transformer模型中，每個(gè)單詞首先被轉(zhuǎn)換為向量，通過結(jié)合單詞的Embedding和位置Embedding，為后續(xù)的編碼過程提供基礎(chǔ)。0102Encoder-Decoder結(jié)構(gòu)01編碼過程輸入的單詞向量經(jīng)過多個(gè)Encoderblock處理，每個(gè)block都輸出與輸入維度相同的矩陣，最終得到句子所有單詞的編碼信息。02Encoder-Decoder結(jié)構(gòu)0102解碼過程與預(yù)測(cè)輸出Decoder利用Encoder提供的編碼信息，從"<Begin>"開始逐步預(yù)測(cè)每個(gè)單詞，直至完成翻譯，期間使用Mask操作避免信息泄露。03Self-Attention機(jī)制010302Self-Attention機(jī)制Self-Attention機(jī)制作為Transformer模型的關(guān)鍵組件，使模型在處理序列數(shù)據(jù)時(shí)能關(guān)注不同位置的信息，極大提升了計(jì)算效率和并行處理能力。自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的應(yīng)用在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域，Self-Attention機(jī)制通過提高語(yǔ)言建模和翻譯任務(wù)的性能，證明了其在理解和生成人類語(yǔ)言方面的強(qiáng)大能力。長(zhǎng)序列數(shù)據(jù)處理的優(yōu)勢(shì)相較于傳統(tǒng)的RNN和LSTM，Self-Attention機(jī)制能有效處理長(zhǎng)序列數(shù)據(jù)，避免了梯度消失或爆炸問題，展現(xiàn)出對(duì)長(zhǎng)距離依賴關(guān)系的更好捕捉能力。Multi-HeadAttentionMulti-HeadAttention01多頭注意力機(jī)制概述Multi-HeadAttention是Transformer模型的核心組件，通過將查詢、鍵和值向量拆分到多個(gè)頭部中，使每個(gè)頭部獨(dú)立學(xué)習(xí)不同特征表示，從而提升自注意力層的性能。計(jì)算過程詳解多頭注意力機(jī)制的計(jì)算過程包括對(duì)查詢、鍵和值向量進(jìn)行拆分，針對(duì)每個(gè)頭部使用自注意力機(jī)制計(jì)算注意力權(quán)重，并將加權(quán)表示合并，得到最終的多頭注意力表示。優(yōu)勢(shì)與應(yīng)用多頭注意力機(jī)制的優(yōu)勢(shì)在于層次化關(guān)注和并行處理，能夠提取更多語(yǔ)義特征，提升模型表達(dá)能力和性能，廣泛應(yīng)用于機(jī)器翻譯等任務(wù)中。020303主要優(yōu)勢(shì)高效并行計(jì)算自注意力機(jī)制的并行處理Transformer模型通過自注意力機(jī)制，允許同時(shí)處理序列中的所有元素，這種獨(dú)特的計(jì)算方式顯著提高了數(shù)據(jù)處理的速度和效率。大規(guī)模數(shù)據(jù)集訓(xùn)練優(yōu)勢(shì)在面對(duì)海量數(shù)據(jù)時(shí)，Transformer模型能夠利用其高效的并行計(jì)算能力，快速?gòu)拇笠?guī)模數(shù)據(jù)集中學(xué)習(xí)到豐富的特征，優(yōu)化模型性能。計(jì)算資源的高效利用由于Transformer模型的并行處理特性，它能夠在相同的時(shí)間內(nèi)處理更多的數(shù)據(jù)，這不僅加快了訓(xùn)練速度，也更有效地利用了計(jì)算資源。010203強(qiáng)大表示能力全局信息捕獲Transformer模型之所以強(qiáng)大，關(guān)鍵在于其能夠有效捕捉輸入數(shù)據(jù)的全局信息，這使得模型在處理復(fù)雜任務(wù)時(shí)能更好地理解上下文，提升處理效果。NLP領(lǐng)域的突破在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域，Transformer模型通過其獨(dú)特的架構(gòu)設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)了語(yǔ)言建模和翻譯等任務(wù)的顯著性能提升，推動(dòng)了NLP技術(shù)的發(fā)展。預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型的結(jié)合結(jié)合BERT、GPT等預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型，Transformer的表示能力得到進(jìn)一步增強(qiáng)，這些模型提供了豐富的語(yǔ)言知識(shí)，使得Transformer在多種NLP任務(wù)中表現(xiàn)卓越。適應(yīng)長(zhǎng)序列數(shù)據(jù)自注意力機(jī)制的優(yōu)勢(shì)自注意力機(jī)制使Transformer模型在處理長(zhǎng)序列數(shù)據(jù)時(shí)，避免了梯度消失或爆炸問題，從而顯著提升了對(duì)長(zhǎng)時(shí)間依賴關(guān)系的捕捉能力。長(zhǎng)序列數(shù)據(jù)處理能力與傳統(tǒng)RNN和LSTM相比，Transformer通過自注意力機(jī)制有效處理長(zhǎng)序列數(shù)據(jù)，使其在語(yǔ)音信號(hào)和時(shí)間序列分析中表現(xiàn)更優(yōu)。應(yīng)用領(lǐng)域的拓展由于其出色的長(zhǎng)序列數(shù)據(jù)處理能力，Transformer模型被廣泛應(yīng)用于語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域，推動(dòng)了人工智能技術(shù)的發(fā)展。THANKS！感謝觀看！提示詞工程提升AI模型性能CONTENT目錄提示詞工程概述01Prompt技術(shù)02教育心理學(xué)研究03隨機(jī)抽簽器設(shè)計(jì)04結(jié)構(gòu)化Prompt模板05LangGPT06Prompt生成最佳實(shí)踐07Prompt生成最佳實(shí)踐0801提示詞工程概述改善模型性能使用結(jié)構(gòu)化的Prompt通過定義角色、行動(dòng)、結(jié)果和示例等關(guān)鍵要素，使Prompt具有明確的目的和結(jié)構(gòu)，從而讓大模型能夠更有效地理解和回應(yīng)用戶請(qǐng)求。定向喚醒大模型深度能力使用特定的屬性詞，如Role（角色）、Expert（專家）、Master（大師）等，確保定向喚醒模型的深層能力，緩解長(zhǎng)期記憶缺失問題。像代碼開發(fā)一樣構(gòu)建生產(chǎn)級(jí)Prompt將Prompt視為調(diào)用大模型能力的工具，使其開發(fā)過程像代碼開發(fā)一樣有規(guī)范。結(jié)構(gòu)化的Prompt便于維護(hù)升級(jí)和多人協(xié)同開發(fā)設(shè)計(jì)。控制輸出結(jié)果提示詞工程的重要性提示詞工程是引導(dǎo)生成式人工智能執(zhí)行任務(wù)的關(guān)鍵，通過將問題轉(zhuǎn)換為特定格式的輸入，可以限制人工智能模型的輸入范圍，讓機(jī)器更好地理解任務(wù)。01有效提示詞的設(shè)計(jì)原則一個(gè)有效的提示詞應(yīng)該清晰、簡(jiǎn)潔，并且包含足夠的信息來(lái)指導(dǎo)模型生成期望的輸出，這樣才能確保人工智能模型能夠準(zhǔn)確地完成任務(wù)。02使用結(jié)構(gòu)化模板提高輸出質(zhì)量使用結(jié)構(gòu)化的模板，如功能CARE模板和RACE模板，可以幫助更準(zhǔn)確地定義角色、行動(dòng)、結(jié)果和示例，從而提高輸出的質(zhì)量和相關(guān)性。03提高使用效率01采用Prompt范式Prompt范式通過使用同一個(gè)預(yù)訓(xùn)練模型來(lái)構(gòu)建不同的下游任務(wù)，避免了微調(diào)的繁瑣步驟，從而顯著提高了模型的使用效率。適配預(yù)訓(xùn)練模型讓下游任務(wù)來(lái)適配預(yù)訓(xùn)練模型，可以充分利用已經(jīng)訓(xùn)練好的預(yù)訓(xùn)練模型，大大提升了預(yù)訓(xùn)練模型的使用效率。提升使用效率通過采用Prompt范式和適配預(yù)訓(xùn)練模型的方法，我們可以有效地提高預(yù)訓(xùn)練模型的使用效率，節(jié)省了大量的時(shí)間和資源。020302Prompt技術(shù)改造下游任務(wù)提示學(xué)習(xí)技術(shù)概述提示學(xué)習(xí)技術(shù)是一種通過調(diào)整任務(wù)輸入和輸出來(lái)適應(yīng)原始語(yǔ)言模型的方法，它能夠在零樣本或少樣本的場(chǎng)景中獲得良好的任務(wù)效果。改造下游任務(wù)的實(shí)現(xiàn)通過提示學(xué)習(xí)技術(shù)，我們可以對(duì)下游任務(wù)進(jìn)行改造，使其在原始語(yǔ)言模型的基礎(chǔ)上，更好地適應(yīng)特定的應(yīng)用場(chǎng)景和需求。提示學(xué)習(xí)技術(shù)的優(yōu)勢(shì)提示學(xué)習(xí)技術(shù)的主要優(yōu)勢(shì)在于其能夠在零樣本或少樣本的情況下，快速有效地完成任務(wù)，大大提高了任務(wù)執(zhí)行的效率和準(zhǔn)確性。增加專家知識(shí)專家知識(shí)的定義與作用專家知識(shí)指的是特定領(lǐng)域內(nèi)深厚的專業(yè)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，通過整合這些知識(shí)到Prompt技術(shù)中，可以顯著提升模型在特定任務(wù)上的表現(xiàn)。0102零樣本與少樣本學(xué)習(xí)利用專家知識(shí)增強(qiáng)的Prompt技術(shù)，在無(wú)需大量標(biāo)注數(shù)據(jù)的情況下，仍能實(shí)現(xiàn)高效的學(xué)習(xí)和推理，極大地?cái)U(kuò)展了模型的應(yīng)用范圍。03適應(yīng)語(yǔ)言模型適應(yīng)語(yǔ)言模型的定義適應(yīng)語(yǔ)言模型是一種通過精心設(shè)計(jì)提示詞，引導(dǎo)生成式人工智能執(zhí)行任務(wù)的過程，旨在顯著改善模型的性能和輸出結(jié)果。Prompt工程的作用Prompt工程通過將問題轉(zhuǎn)換為特定格式的輸入，限制人工智能模型的輸入范圍，使機(jī)器能夠更好地理解任務(wù)，控制模型的輸出。結(jié)構(gòu)化提示詞的優(yōu)勢(shì)使用結(jié)構(gòu)化提示詞可以提高Prompt的質(zhì)量和效率，這些提示詞被設(shè)計(jì)為模塊化、標(biāo)準(zhǔn)化，以便于理解和操作。03非結(jié)構(gòu)化Prompt一般公式直接指定任務(wù)任務(wù)+背景信息任務(wù)+背景信息+任務(wù)細(xì)節(jié)定義角色+指定任務(wù)+背景信息示例+指定任務(wù)遵守的法則04結(jié)構(gòu)化Prompt模板CARE模板原理：CARE模板強(qiáng)調(diào)：上下文指導(dǎo)、行動(dòng)、結(jié)果和示例四個(gè)關(guān)鍵要素。功能CARE模板幫助大模型更好地理解用戶的需求。使用場(chǎng)景：適用于教育和培訓(xùn)，幫助用戶理解復(fù)雜概念或流程。優(yōu)點(diǎn)：通過示例增強(qiáng)理解，使交互更加直觀。缺點(diǎn)：可能需要額外的時(shí)間提供示例。示例：

Context:學(xué)生正在學(xué)習(xí)基礎(chǔ)數(shù)學(xué)概念。

Action:教授加法和減法的基本原理。

Result:學(xué)生能夠解決簡(jiǎn)單的算術(shù)問題。

Example:給出幾個(gè)加減法的實(shí)際問題和解決方案。CARE模板01上下文指導(dǎo)CARE模板強(qiáng)調(diào)在教育和培訓(xùn)中，通過提供具體的上下文信息來(lái)指導(dǎo)用戶，幫助他們更好地理解復(fù)雜概念或流程，從而提升學(xué)習(xí)效率。行動(dòng)導(dǎo)向在使用CARE模板時(shí)，重點(diǎn)在于引導(dǎo)用戶采取實(shí)際行動(dòng)，如教授基礎(chǔ)數(shù)學(xué)概念中的加法和減法原理，以實(shí)現(xiàn)預(yù)期的學(xué)習(xí)結(jié)果。示例增強(qiáng)理解CARE模板通過提供具體示例，如解決簡(jiǎn)單算術(shù)問題的實(shí)際案例，幫助用戶更直觀地理解抽象概念，使交互過程更加生動(dòng)有趣。0203RACE模板原理：RACE模板通過定義角色、行動(dòng)、結(jié)果和示例。功能：更準(zhǔn)確地回應(yīng)。使用場(chǎng)景：適用于內(nèi)容創(chuàng)作和文案撰寫，尤其是在需要模型提供結(jié)構(gòu)化和目標(biāo)導(dǎo)向的輸出時(shí)。優(yōu)點(diǎn)：有助于提高輸出的質(zhì)量和相關(guān)性。缺點(diǎn)：可能需要更多的前期規(guī)劃來(lái)定義角色和行動(dòng)。示例：Role:旅行博主。Action:寫一篇關(guān)于最新旅行目的地的博文。Result:博文應(yīng)包含目的地的詳細(xì)介紹和旅行建議。Example:參考之前關(guān)于熱門旅行地的博文。RACE模板RACE模板概述RACE模板是一種內(nèi)容創(chuàng)作工具，通過定義角色、行動(dòng)、結(jié)果和示例來(lái)幫助用戶更準(zhǔn)確地回應(yīng)。它適用于需要模型提供結(jié)構(gòu)化和目標(biāo)導(dǎo)向的輸出的場(chǎng)景。RACE模板的優(yōu)點(diǎn)RACE模板的優(yōu)點(diǎn)在于提高輸出的質(zhì)量和相關(guān)性，有助于用戶更好地理解和應(yīng)用信息，從而提升工作效率和效果。RACE模板的應(yīng)用實(shí)例例如，如果角色是旅行博主，行動(dòng)是寫一篇關(guān)于最新旅行目的地的博文，那么結(jié)果應(yīng)該是博文包含目的地的詳細(xì)介紹和旅行建議，同時(shí)可以參考之前關(guān)于熱門旅行地的博文作為示例。COAST模板原理：涵蓋了背景（Context）、目標(biāo)（Objective）、行動(dòng)（Actions）、場(chǎng)景（Scenario）和任務(wù)（Task）五個(gè)方面。功能：COAST模板提供了一種全面的方法來(lái)理解和應(yīng)對(duì)各種問題和挑戰(zhàn)。它有助于用戶將復(fù)雜的問題或任務(wù)分解為更小的、可管理的部分，從而更好地進(jìn)行規(guī)劃和執(zhí)行。使用場(chǎng)景：COAST模板適用于需要全面、系統(tǒng)地分析和解決問題的場(chǎng)景。無(wú)論是在個(gè)人生活還是工作環(huán)境中，當(dāng)用戶面臨一個(gè)復(fù)雜項(xiàng)目、決策制定或問題解決時(shí)，都可以使用這個(gè)模板來(lái)輔助思考和規(guī)劃。優(yōu)點(diǎn)：COAST模板的綜合性使得它能夠應(yīng)對(duì)各種復(fù)雜情境，確?？紤]到問題的所有關(guān)鍵方面。通過明確各個(gè)組成部分，它有助于提高解決方案的有效性和實(shí)施計(jì)劃的成功率。缺點(diǎn)：雖然COAST模板提供了全面的視角，但對(duì)于某些簡(jiǎn)單或直觀的問題，使用這一模板可能會(huì)顯得過于復(fù)雜。此外，如果用戶不熟悉該模板，可能需要一些時(shí)間來(lái)學(xué)習(xí)和適應(yīng)。示例：

背景（Context）:一家公司計(jì)劃推出新產(chǎn)品，并希望進(jìn)行市場(chǎng)調(diào)研來(lái)了解潛在客戶的意見和反饋。

目標(biāo)（Objective）:收集目標(biāo)受眾對(duì)新產(chǎn)品的看法，評(píng)估市場(chǎng)接受度，以便調(diào)整產(chǎn)品策略。

行動(dòng)（Actions）:設(shè)計(jì)并發(fā)放調(diào)查問卷，收集和分析數(shù)據(jù)，組織焦點(diǎn)小組討論。

場(chǎng)景（Scenario）:在新產(chǎn)品發(fā)布前的幾個(gè)月內(nèi)，在不同的市場(chǎng)細(xì)分中進(jìn)行調(diào)研活動(dòng)。

任務(wù)（Task）:制定調(diào)研計(jì)劃，明確調(diào)研目標(biāo)、設(shè)計(jì)問卷、確定樣本規(guī)模、分析數(shù)據(jù)并撰寫報(bào)告。COAST模板01COAST模板概述COAST模板是一種全面的方法，用于理解和應(yīng)對(duì)各種問題和挑戰(zhàn)。它涵蓋了背景、目標(biāo)、行動(dòng)、場(chǎng)景和任務(wù)五個(gè)方面，適用于需要全面、系統(tǒng)地分析和解決問題的場(chǎng)景。COAST模板的優(yōu)點(diǎn)COAST模板的優(yōu)點(diǎn)是其綜合性能夠應(yīng)對(duì)各種復(fù)雜情境，確?？紤]到問題的所有關(guān)鍵方面，提高解決方案的有效性和實(shí)施計(jì)劃的成功率。COAST模板的缺點(diǎn)COAST模板的缺點(diǎn)是對(duì)于某些簡(jiǎn)單或直觀的問題，使用這一模板可能會(huì)顯得過于復(fù)雜，且如果用戶不熟悉該模板，可能需要一些時(shí)間來(lái)學(xué)習(xí)和適應(yīng)。0203CRISPE模板原理：CRISPE模板通過定義能力和角色、提供洞察（背景簡(jiǎn)介和上下文）、明確聲明（你要求GPT做什么）、設(shè)定個(gè)性（你希望GPT以何種風(fēng)格、個(gè)性或方式回應(yīng)）和進(jìn)行實(shí)驗(yàn)(請(qǐng)求GPT為你回復(fù)多個(gè)示例)來(lái)創(chuàng)建結(jié)構(gòu)化的Prompt。功能：確保Prompt具有明確的目的和結(jié)構(gòu)，使大模型能夠更有效地理解和回應(yīng)用戶請(qǐng)求。使用場(chǎng)景：適用于內(nèi)容創(chuàng)作和決策支持，尤其是在需要模型提供多樣化解決方案時(shí)。優(yōu)點(diǎn)：有助于創(chuàng)建內(nèi)容豐富、結(jié)構(gòu)清晰的Prompt。缺點(diǎn)可能需要較多的時(shí)間和精力來(lái)構(gòu)思和細(xì)化每個(gè)部分。示例：

CapacityandRole:作為市場(chǎng)分析師，分析最新消費(fèi)趨勢(shì)。

Insight:目標(biāo)受眾是年輕消費(fèi)者，對(duì)可持續(xù)產(chǎn)品感興趣。

Statement:提供關(guān)于可持續(xù)消費(fèi)趨勢(shì)的分析報(bào)告。

Personality:報(bào)告應(yīng)包含數(shù)據(jù)圖表和清晰結(jié)論。CRISPE模板CRISPE模板定義CRISPE模板是一種結(jié)構(gòu)化的Prompt創(chuàng)建方法，通過定義能力、角色、提供洞察、明確聲明、設(shè)定個(gè)性和進(jìn)行實(shí)驗(yàn)來(lái)構(gòu)建，使大模型更有效地理解和回應(yīng)用戶請(qǐng)求。CRISPE模板功能CRISPE模板的功能是確保Prompt具有明確的目的和結(jié)構(gòu)，有助于創(chuàng)建內(nèi)容豐富、結(jié)構(gòu)清晰的Prompt，但需要較多的時(shí)間和精力來(lái)構(gòu)思和細(xì)化每個(gè)部分。CRISPE模板應(yīng)用CRISPE模板適用于內(nèi)容創(chuàng)作和決策支持場(chǎng)景，尤其是在需要模型提供多樣化解決方案時(shí)，其優(yōu)點(diǎn)在于有助于創(chuàng)建內(nèi)容豐富、結(jié)構(gòu)清晰的Prompt。RISE模板RISE模板的構(gòu)成RISE模板適用于需要詳細(xì)規(guī)劃和執(zhí)行的任務(wù)，它幫助用戶明確每個(gè)步驟的預(yù)期結(jié)果，從而提高任務(wù)完成的成功率，尤其在項(xiàng)目管理中表現(xiàn)突出。使用場(chǎng)景與功能雖然RISE模板有助于提高任務(wù)執(zhí)行的成功率，但它也要求用戶投入較多的時(shí)間和精力來(lái)詳細(xì)規(guī)劃每個(gè)步驟，這可能會(huì)增加前期的工作量。優(yōu)缺點(diǎn)分析RISE模板由角色、輸入、步驟和期望四個(gè)部分組成，這種結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)使得用戶能夠系統(tǒng)地規(guī)劃和執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)，如項(xiàng)目策劃或工作流程設(shè)計(jì)。TRACE模板TRACE模板的關(guān)鍵部分TRACE模板包括任務(wù)、請(qǐng)求、行動(dòng)、上下文和示例五個(gè)關(guān)鍵部分，通過明確這些要素，幫助用戶構(gòu)建完整、明確的指令。TRACE模板的使用場(chǎng)景TRACE模板適用于需要向AI模型提出明確、具體的任務(wù)請(qǐng)求的場(chǎng)景，如內(nèi)容生成、智能問答、數(shù)據(jù)分析等，能有效提升交互效率。TRACE模板的優(yōu)點(diǎn)與缺點(diǎn)TRACE模板的優(yōu)點(diǎn)在于其結(jié)構(gòu)化和清晰性，能幫助用戶系統(tǒng)地思考和組織需求，減少誤解；但也可能對(duì)簡(jiǎn)單問題顯得繁瑣，且需時(shí)間學(xué)習(xí)適應(yīng)。ROSES模板010203ROSES模板核心構(gòu)成ROSES模板由角色、目標(biāo)、場(chǎng)景、預(yù)期解決方案和步驟五個(gè)核心部分構(gòu)成，這種結(jié)構(gòu)確保了交流的清晰性和目的性，幫助用戶明確需求。使用場(chǎng)景與功能ROSES模板適用于需要深入分析和解決方案的場(chǎng)合，如商業(yè)咨詢、策略制定等，通過詳細(xì)的角色定義和目標(biāo)描述，有效指導(dǎo)問題的解決過程。優(yōu)缺點(diǎn)分析ROSES模板的優(yōu)點(diǎn)在于其全面且深入的分析框架，有助于提供綜合性的解決方案；缺點(diǎn)是需要較多的信息輸入和處理，可能會(huì)增加前期的工作量。067LangGPT模板#

Role:

詩(shī)人

##

Profile

-

Author:

YZFly

-

Version:

0.1

-

Language:

中文

-Description:

詩(shī)人是創(chuàng)作詩(shī)歌的藝術(shù)家，擅長(zhǎng)通過詩(shī)歌來(lái)表達(dá)情感、描繪景象、講述故事，具有豐富的想象力和對(duì)文字的獨(dú)特駕馭能力。詩(shī)人創(chuàng)作的作品可以是紀(jì)事性的，描述人物或故事，如荷馬的史詩(shī)；也可以是比喻性的，隱含多種解讀的可能，如但丁的《神曲》、歌德的《浮士德》。

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擅長(zhǎng)寫現(xiàn)代詩(shī)

1.

現(xiàn)代詩(shī)形式自由，意涵豐富，意象經(jīng)營(yíng)重于修辭運(yùn)用，是心靈的映現(xiàn)

2.更加強(qiáng)調(diào)自由開放和直率陳述與進(jìn)行“可感與不可感之間”的溝通。

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擅長(zhǎng)寫七言律詩(shī)

1.

七言體是古代詩(shī)歌體裁

2.

全篇每句七字或以七字句為主的詩(shī)體

3.

它起于漢族民間歌謠模板###

擅長(zhǎng)寫五言詩(shī)1.

全篇由五字句構(gòu)成的詩(shī)2.

能夠更靈活細(xì)致地抒情和敘事3.

在音節(jié)上，奇偶相配，富于音樂美##

Rules1.

內(nèi)容健康，積極向上2.

七言律詩(shī)和五言詩(shī)要押韻##

Workflow1.

讓用戶以

"形式：[],主題：[]"

的方式指定詩(shī)歌形式，主題。2.針對(duì)用戶給定的主題，創(chuàng)作詩(shī)歌，包括