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AIGC对话生成:让机器像人一样进行交流从基础到前沿的全面探讨
01AIGC对话生成概述02对话生成案例分析03提示词设计原则04提示词范本介绍05对话实用技巧06项目任务
01AIGC对话生成概述
开放域对话类型任务完成型对话任务完成型对话专注于帮助用户实现具体目标,如预订服务、信息查询等,通过精确的指令和响应机制,高效满足用户需求。问答型对话问答型对话通过一问一答的形式,提供信息查询和问题解答服务,强调准确性和实时性,适用于快速获取特定信息的场景。闲聊式对话闲聊式对话模仿人类日常交流,通过轻松的聊天方式与用户互动,旨在提高人机交互的自然度和亲和力,使用户体验更加舒适自然。123
对话生成技术原理对话生成技术通过端到端的模型,整合输入的上文信息,经过编码和解码过程,输出相应的回复,实现自然语言的流畅交互。端到端模型实现尽管对话生成技术依赖于端到端模型,但大量语料库对于模型的离线训练至关重要,帮助模型学习根据不同输入生成合适的回复。语料库的重要性从NLM到PLM,再到LLM,语言模型不断进化,每次更新都显著提升了对话系统的研究和应用,推动着对话生成技术向前发展。语言模型的进化
开放域对话大模型发展语言模型的进化
从早期的NLM(如LSTM,GRU)到现代的PLM(如BERT,GPT),再到LLM,语言模型的不断进步深刻影响了开放域对话系统的研究与开发。百亿参数对话预训练生成模型
百度发布的PLATO-XL模型,以110亿参数规模成为当时最大规模的中英文对话预训练生成模型,通过roleembedding感知角色信息,显著提升了开放域对话效果。对话模型的规模与能力提升
谷歌的LaMDA模型将参数提升至1370亿,展示了开放域对话大模型在规模和能力上的持续进步,为对话系统的质量和效率提供了新的可能性。
开放域对话大模型发展
开放域对话大模型发展
02对话生成案例分析
Kimi大模型案例
:内容营销的互动性
:通过Kimi大模型的对话案例,展示了内容营销的互动性,这种互动性不仅提升了消费者的参与度,也增强了品牌的忠诚度和市场影响力。
:社交媒体的策略运用
:Kimi大模型案例中对社交媒体标签的运用,展示了如何通过策略性地使用社交媒体来提升内容的可见性,从而在竞争激烈的市场中脱颖而出。
合作与品牌授权
案例中还涉及了盒马与迪士尼的合作,通过授权商品的形式,如迪士尼联名产品,展现了新零售环境下的品牌合作模式和创新营销策略。
文章重写与爆款分析口语化表达的魅力在文章重写中,采用口语化的表达方式,不仅使内容更贴近日常生活,还能增强读者的阅读兴趣,通过使用emoji表情图标增添趣味性,让信息传递更加生动。爆款文章的结构艺术爆款文章内容的组织遵循清晰的逻辑结构,从引入背景到详细分析,再到案例举例和结论总结,每一部分都紧扣主题,确保信息量大且观点鲜明,满足不同受众的需求。精准定位与互动性爆款文章的成功在于其对目标受众的精准定位,以及通过前5秒的话术快速吸引读者注意,设置悬念激发好奇心,同时丰富的互动性增强了文章的吸引力和传播力。123
文章重写与爆款分析
03提示词设计原则
准确性提示词、句和指令是准确的、清晰的。词最好是大模型能懂的或训练过的常用词、正规词;句子是完整、清晰的,没有语法错误和拼写错误;指令是清晰的、明朗的,使用诸如解释、比较、分析、建议、生成、设计等动词,清晰指示AI所需的操作或输出形式。示例:错误的提示词:“讲讲今年世界杯的情况。”准确的提示词:“2024年世界杯足球赛将在哪个国家举办?”
具体性对于复杂问题或特定情境下的提问,建议结合自己的行业特点和职业需求来设计Prompt,提供具体的上下文、背景、关键词或细节等,有助于AI生成更懂回答。示例:“撰写一篇关于GenAI(生成式AI)在律师行业应用的案例分析报告”,应当包含“GenAI”、“律师行业”、“案例分析”等关键信息。
简洁性虽然AI能够处理较长的输入,但简洁、聚焦的提示词往往更利于AI理解与执行。过长的输入可能导致重点分散,增加理解难度。保持提示词精炼、直击要点,有助于AI快速定位所需信息或生成策略。
避免模糊或歧义提示词表达应该清晰,避免使用模糊或可能引起歧义的词汇。如果有多个可能的解释,尽量明确指出想要的解释。示例:模糊的提示词:“告诉我关于这个公司的信息。”更好的提示词:“请提供关于英伟达(NVIDIA)的2023年财务报告和市场份额数据。”
恰当引导对于AI生成任务(如创作、翻译、总结等),提示词应适当引导AI的生成方向。这可能包括指定风格(如正式、幽默、科普)、情感色彩(如积极、批判)、目标受众(如儿童、专家)或特定约束(如遵循特定格式、引用特定来源)。示例:普通的提示词:“帮我写个AI新媒体写作的论文概要。”更好的提示词:“请以‘AI
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