人工智能應(yīng)用基礎(chǔ)項(xiàng)目式教程 教案 任務(wù)6.1文案寫作

《任務(wù)6.1文案寫作》教案課程名稱人工智能應(yīng)用基礎(chǔ)課題任務(wù)6.1文案寫作班級(jí)：授課時(shí)間2025.3.1授課時(shí)數(shù)2地點(diǎn)：教材分析內(nèi)容分析本節(jié)內(nèi)容圍繞文案寫作展開(kāi)，重點(diǎn)講解了利用AI工具生成文案的基本流程和技巧。首先介紹了教案的定義、結(jié)構(gòu)和編寫方法，強(qiáng)調(diào)教學(xué)過(guò)程中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。接著詳細(xì)介紹了新一代人機(jī)交互工具ChatGPT的特點(diǎn)、發(fā)展歷程、適用場(chǎng)景及核心邏輯。隨后探討了低代碼編程新范式Prompt的概念、模板、作用以及寫好Prompt的法則。最后拓展了自然語(yǔ)言處理的相關(guān)知識(shí)，包括其發(fā)展歷程、處理流程、任務(wù)類型及面臨的困難。學(xué)情分析學(xué)生已具備一定的計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)知識(shí)和對(duì)人工智能技術(shù)的初步認(rèn)識(shí)，對(duì)自然語(yǔ)言處理和文案生成表現(xiàn)出濃厚興趣。然而，部分學(xué)生可能對(duì)復(fù)雜的模型訓(xùn)練和Prompt設(shè)計(jì)理解存在困難，因此需要通過(guò)實(shí)際案例和動(dòng)手實(shí)踐來(lái)加深理解。同時(shí)，學(xué)生的自主學(xué)習(xí)能力和團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力較強(qiáng)，可以通過(guò)小組討論和合作探究的方式提高學(xué)習(xí)效果。課時(shí)教學(xué)目標(biāo)知識(shí)目標(biāo)1.掌握教案的基本結(jié)構(gòu)和編寫方法。

2.理解ChatGPT的特點(diǎn)、發(fā)展歷程及其在文案生成中的應(yīng)用。

3.學(xué)習(xí)Prompt的概念、模板設(shè)計(jì)及其在AI文案生成中的作用。能力目標(biāo)1.能夠運(yùn)用ChatGPT等AI工具生成高質(zhì)量的文案。

2.提高學(xué)生分析問(wèn)題和解決問(wèn)題的能力，培養(yǎng)其創(chuàng)新思維。

3.培養(yǎng)學(xué)生團(tuán)隊(duì)協(xié)作和自主學(xué)習(xí)的能力。素質(zhì)目標(biāo)1.培養(yǎng)學(xué)生嚴(yán)謹(jǐn)?shù)目茖W(xué)態(tài)度和實(shí)事求是的精神。

2.激發(fā)學(xué)生對(duì)人工智能技術(shù)的興趣，增強(qiáng)其社會(huì)責(zé)任感。

3.提升學(xué)生的溝通表達(dá)能力和團(tuán)隊(duì)合作意識(shí)。思政目標(biāo)1.引導(dǎo)學(xué)生關(guān)注國(guó)家科技發(fā)展動(dòng)態(tài)，樹(shù)立科技報(bào)國(guó)的理想信念。

2.通過(guò)實(shí)際案例展示人工智能技術(shù)在社會(huì)生活中的應(yīng)用價(jià)值，增強(qiáng)學(xué)生的社會(huì)責(zé)任感。

3.培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新意識(shí)和實(shí)踐能力，為未來(lái)投身科技創(chuàng)新奠定基礎(chǔ)。教學(xué)重點(diǎn)、難點(diǎn)教學(xué)重點(diǎn)1.教案的基本結(jié)構(gòu)和編寫方法。

2.ChatGPT的特點(diǎn)、發(fā)展歷程及其在文案生成中的應(yīng)用。

3.Prompt的概念、模板設(shè)計(jì)及其在AI文案生成中的作用。教學(xué)難點(diǎn)1.如何將復(fù)雜的自然語(yǔ)言處理技術(shù)轉(zhuǎn)化為易于理解的實(shí)際操作技能。

2.如何正確理解和應(yīng)用Prompt的相關(guān)概念。

3.如何有效利用ChatGPT進(jìn)行文案生成。教學(xué)策略設(shè)計(jì)思路1.采用議題式教學(xué)法，以“如何利用人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)文案生成”為核心議題，引導(dǎo)學(xué)生思考并解決問(wèn)題。

2.結(jié)合實(shí)際案例進(jìn)行講授，通過(guò)圖示和動(dòng)畫等形式直觀展示文案生成的操作過(guò)程。

3.設(shè)計(jì)小組合作探究活動(dòng)，讓學(xué)生親自動(dòng)手實(shí)踐，體驗(yàn)文案生成的操作。

4.利用信息化手段如在線資源平臺(tái)提供豐富的學(xué)習(xí)資源，支持學(xué)生的自主學(xué)習(xí)。

5.在教學(xué)過(guò)程中注重即時(shí)評(píng)價(jià)反饋，及時(shí)調(diào)整教學(xué)策略以適應(yīng)學(xué)生的學(xué)習(xí)需求。

6.鼓勵(lì)學(xué)生主動(dòng)學(xué)習(xí)，通過(guò)翻轉(zhuǎn)課堂等方式激發(fā)其學(xué)習(xí)興趣。教學(xué)過(guò)程設(shè)計(jì)教學(xué)環(huán)節(jié)教師活動(dòng)學(xué)生活動(dòng)設(shè)計(jì)意圖教學(xué)與信息化手段課前導(dǎo)入新課1.回顧上節(jié)課內(nèi)容。

2.提出本節(jié)課主題：利用人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)文案生成。

3.展示實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景圖片，激發(fā)學(xué)生興趣。

4.布置預(yù)習(xí)任務(wù)：閱讀教材相關(guān)內(nèi)容。

5.提供學(xué)習(xí)資源鏈接。

6.提醒學(xué)生準(zhǔn)備好實(shí)驗(yàn)環(huán)境。1.復(fù)習(xí)舊知。

2.記錄本節(jié)課主題。

3.觀察圖片，思考問(wèn)題。

4.完成預(yù)習(xí)任務(wù)。

5.訪問(wèn)學(xué)習(xí)資源鏈接。

6.準(zhǔn)備實(shí)驗(yàn)環(huán)境。通過(guò)情境創(chuàng)設(shè)引起學(xué)生注意，明確學(xué)習(xí)目標(biāo)，為后續(xù)學(xué)習(xí)做好鋪墊。多媒體課件、學(xué)習(xí)資源鏈接。課中理論講解1.講解教案的基本結(jié)構(gòu)和編寫方法。

2.詳細(xì)介紹ChatGPT的特點(diǎn)、發(fā)展歷程及其在文案生成中的應(yīng)用。

3.對(duì)比不同AI工具的特點(diǎn)。

4.使用圖示和動(dòng)畫展示相關(guān)概念。

5.解答學(xué)生疑問(wèn)。1.認(rèn)真聽(tīng)講。

2.做好筆記。

3.積極參與互動(dòng)。

4.提出自己的疑問(wèn)。

5.觀看圖示和動(dòng)畫。

6.思考并回答問(wèn)題。幫助學(xué)生建立系統(tǒng)的知識(shí)框架，理解關(guān)鍵概念，為實(shí)踐操作打下理論基礎(chǔ)。多媒體課件、圖示動(dòng)畫。案例分析1.分析實(shí)際文案生成案例。

2.展示實(shí)驗(yàn)結(jié)果。

3.引導(dǎo)學(xué)生思考案例中的關(guān)鍵點(diǎn)。

4.組織小組討論。

5.總結(jié)討論結(jié)果。

6.強(qiáng)調(diào)注意事項(xiàng)。1.觀察案例。

2.分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果。

3.參與小組討論。

4.發(fā)表個(gè)人觀點(diǎn)。

5.記錄討論結(jié)果。

6.注意事項(xiàng)。通過(guò)具體案例加深學(xué)生對(duì)理論知識(shí)的理解，培養(yǎng)其分析問(wèn)題的能力。多媒體課件、實(shí)驗(yàn)結(jié)果截圖。實(shí)踐操作1.布置實(shí)踐任務(wù)。

2.提供數(shù)據(jù)集和項(xiàng)目代碼。

3.指導(dǎo)學(xué)生完成實(shí)驗(yàn)。

4.巡視并解答問(wèn)題。

5.收集學(xué)生反饋。

6.總結(jié)常見(jiàn)問(wèn)題。1.閱讀實(shí)踐任務(wù)。

2.下載數(shù)據(jù)集和項(xiàng)目代碼。

3.動(dòng)手完成實(shí)驗(yàn)。

4.遇到問(wèn)題及時(shí)提問(wèn)。

5.反饋實(shí)驗(yàn)結(jié)果。

6.總結(jié)收獲。通過(guò)實(shí)踐操作鞏固理論知識(shí)，提高學(xué)生的動(dòng)手能力和解決問(wèn)題的能力。在線實(shí)驗(yàn)平臺(tái)。總結(jié)反思1.回顧本節(jié)課主要內(nèi)容。

2.強(qiáng)調(diào)重點(diǎn)和難點(diǎn)。

3.提出思考題。

4.布置課后作業(yè)。

5.鼓勵(lì)學(xué)生繼續(xù)探索。

6.總結(jié)學(xué)生表現(xiàn)。1.跟隨教師回顧。

2.記錄重點(diǎn)和難點(diǎn)。

3.思考提出的問(wèn)題。

4.記錄課后作業(yè)。

5.表達(dá)繼續(xù)學(xué)習(xí)的愿望。

6.自我評(píng)價(jià)。幫助學(xué)生梳理知識(shí)脈絡(luò)，強(qiáng)化記憶，激發(fā)進(jìn)一步學(xué)習(xí)的動(dòng)力。多媒體課件。課后布置作業(yè)1.完成課后練習(xí)題。

2.撰寫實(shí)驗(yàn)報(bào)告。

3.探索更多實(shí)際應(yīng)用案例。

4.提交作業(yè)。

5.參與線上討論。

6.總結(jié)學(xué)習(xí)心得。1.認(rèn)真完成作業(yè)。

2.撰寫實(shí)驗(yàn)報(bào)告。

3.查閱資料。

4.按時(shí)提交。

5.積極參與討論。

6.總結(jié)心得。通過(guò)課后作業(yè)鞏固所學(xué)知識(shí)，拓展視野，培養(yǎng)自主學(xué)習(xí)能力。在線作業(yè)系統(tǒng)、論壇討論區(qū)。板書設(shè)計(jì)文案寫作

一、ChatGPT特點(diǎn)

1）敢于質(zhì)疑，如果你在提問(wèn)的問(wèn)題里面有錯(cuò)誤，ChatGPT會(huì)質(zhì)疑你的提問(wèn)是否正確。2）承認(rèn)無(wú)知，當(dāng)ChatGPT無(wú)法回答用戶的問(wèn)題時(shí)，ChatGPT會(huì)承認(rèn)“我不知道這個(gè)問(wèn)題的答案該怎么回答？”3）支持連續(xù)多輪對(duì)話，就是說(shuō)，用戶和ChatGPT聊天能夠進(jìn)行多輪的討論，好像和一個(gè)朋友，你一句我一言，持續(xù)的討論下去，有一種真實(shí)聊天的感覺(jué)。4）主動(dòng)的承認(rèn)錯(cuò)誤。如果ChatGPT的回答里面有一些錯(cuò)誤，被用戶指出來(lái)的時(shí)候，ChatGPT會(huì)主動(dòng)承認(rèn)說(shuō)，這個(gè)地方我回答的不對(duì)，我需要再重新思考一下，再給你相應(yīng)的答案。5）能夠大幅度的提升準(zhǔn)確性。也就是說(shuō)，用戶問(wèn)的問(wèn)題，ChatGPT基本都能夠答的對(duì)，比之前的對(duì)話聊天機(jī)器人提升了不止一個(gè)檔次。6）能夠理解上下文，可以從兩個(gè)方面來(lái)進(jìn)行講。第一個(gè)方面就是當(dāng)用戶提供大段的文字，ChatGPT可以對(duì)這些大段的文字呢進(jìn)行一個(gè)很好的理解，然后進(jìn)行回答，比如文章的摘要部分。第二個(gè)上下文理解的含義，就是在多輪對(duì)話中，ChatGPT可以回顧在過(guò)去的聊天里面對(duì)話的含義，用來(lái)支持你當(dāng)前對(duì)話回答，使得當(dāng)前的對(duì)話很自然。7）大幅度的提升對(duì)用戶意圖的理解。用戶問(wèn)的問(wèn)題，也許有時(shí)候呢是不準(zhǔn)確的，或者描述不清楚的。但是ChatGPT能夠很好地理解到用戶的意圖，知道你想問(wèn)為什么，然后，ChatGPT會(huì)給出相應(yīng)的正確答案。8）創(chuàng)造是ChatGPT的核心，本質(zhì)是對(duì)生產(chǎn)力的大幅度提升和創(chuàng)造。ChatGPT通過(guò)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)要素，進(jìn)而生成全新的、原創(chuàng)的內(nèi)容或產(chǎn)品，不僅能夠?qū)崿F(xiàn)傳統(tǒng)AI的分析、判斷、決策功能，還能夠?qū)崿F(xiàn)傳統(tǒng)AI力所不及的創(chuàng)造性功能。2、應(yīng)用場(chǎng)景ChatGPT可以進(jìn)行從歷史到哲學(xué)等話題的對(duì)話，生成不同風(fēng)格的文案、文章、歌詞、詩(shī)歌，甚至直接生成計(jì)算機(jī)代碼，或者對(duì)已有的計(jì)算機(jī)程序代碼提供修改建議。ChatGPT也能處理視覺(jué)信息，諸如回答關(guān)于照片內(nèi)容的問(wèn)題。3、ChatGPT核心邏輯ChatGPT背后的技術(shù)是深度學(xué)習(xí)和自然語(yǔ)言處理（NLP）技術(shù)。1）深度學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)子集，它使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)建模和解決復(fù)雜問(wèn)題。模型訓(xùn)練是ChatGPT的關(guān)鍵技術(shù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一組可以識(shí)別數(shù)據(jù)模式的算法，它是通過(guò)使用反向傳播調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重和偏差來(lái)訓(xùn)練的。數(shù)據(jù)集越大，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)越深，模型的性能越好。2）轉(zhuǎn)換器架構(gòu)GPT的意思是“生成式預(yù)訓(xùn)練轉(zhuǎn)換器（GenerativePre.trainedTransformer）。轉(zhuǎn)換器Transformer是在數(shù)據(jù)序列中尋找長(zhǎng)程模式的專門算法。Transformer不僅能學(xué)會(huì)預(yù)測(cè)一個(gè)句子中的下一個(gè)詞，還能學(xué)會(huì)預(yù)測(cè)一個(gè)段落中的下一個(gè)句子以及一篇文章中的下一個(gè)段落。這就是為什么它能夠在長(zhǎng)文本中緊扣主題。3）語(yǔ)言建模語(yǔ)言建模是自然語(yǔ)言中用于預(yù)測(cè)單詞序列概率分布的一種技術(shù)。它用于訓(xùn)練ChatGPT模型，在給定前一個(gè)單詞上下文的情況下預(yù)測(cè)下一個(gè)單詞。這是通過(guò)給模型輸入一個(gè)單詞序列，然后讓它預(yù)測(cè)序列中的下一個(gè)單詞來(lái)實(shí)現(xiàn)的，然后對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，使其預(yù)測(cè)結(jié)果與序列中實(shí)際下一個(gè)單詞之間的差異最小化。4）預(yù)訓(xùn)練預(yù)訓(xùn)練是深度學(xué)習(xí)中使用的一種技術(shù)，用于在大型數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練模型，然后在較小的數(shù)據(jù)集上對(duì)其進(jìn)行微調(diào)以執(zhí)行特定任務(wù)。對(duì)于ChatGPT來(lái)說(shuō)，模型在大量文本數(shù)據(jù)（如書籍或文章）上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，以學(xué)習(xí)一般語(yǔ)言模式和單詞之間的關(guān)系。這種預(yù)訓(xùn)練是使用無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)完成的，這意味著在沒(méi)有任何特定標(biāo)簽或目標(biāo)的情況下訓(xùn)練模型。5）微調(diào)微調(diào)是深度學(xué)習(xí)中使用的一種技術(shù)，通過(guò)在具有特定標(biāo)簽或目標(biāo)的較小數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練預(yù)訓(xùn)練模型，使其適應(yīng)特定任務(wù)。以ChatGPT為例，預(yù)先訓(xùn)練的模型在會(huì)話數(shù)據(jù)集上進(jìn)行微調(diào)，以學(xué)習(xí)如何對(duì)特定輸入生成類似人類的響應(yīng)。微調(diào)允許模型適應(yīng)特定的任務(wù)并提高其性能。6）生成式建模生成式建模是一種用于深度學(xué)習(xí)的技術(shù)，用來(lái)生成與訓(xùn)練數(shù)據(jù)相似的新數(shù)據(jù)樣本。在ChatGPT的情況下，生成式建模用于生成對(duì)用戶輸入的響應(yīng)。對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，以生成與訓(xùn)練數(shù)據(jù)相似的響應(yīng)，但對(duì)于給定的輸入也是唯一的、合適的。7）注意力機(jī)制注意力機(jī)制是自然語(yǔ)言處理中使用的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)，它允許模型關(guān)注輸入序列的不同部分。轉(zhuǎn)換器架構(gòu)中使用注意力機(jī)制來(lái)計(jì)算輸入序列中每個(gè)單詞的重要性，以便預(yù)測(cè)下一個(gè)單詞。這使得模型能夠?qū)Ｗ⒂谳斎胄蛄兄凶钕嚓P(guān)的部分，并捕獲單詞之間的長(zhǎng)期依賴關(guān)系。

三、Prompt

1.Prompt概述隨著ChatGPT、百度AI文心一言等大模型的出現(xiàn)，標(biāo)志目前機(jī)器學(xué)習(xí)大模型到達(dá)了新的高度。受到ChatGPT等工作的啟發(fā)，興起了提示學(xué)習(xí)（Prompt）。Prompt是“PRedictiveOPTimizationwithMachineLearning”的縮寫，翻譯為“機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)優(yōu)化”。Prompt技術(shù)也稱為提示學(xué)習(xí)，通常通過(guò)將問(wèn)題轉(zhuǎn)換為特定格式的輸入，將人工智能模型的輸入限制在一個(gè)特定的范圍內(nèi)，從而讓機(jī)器能夠更好地理解任務(wù)，控制模型的輸出，自動(dòng)生成人類語(yǔ)言式的文本。舉個(gè)例子：如果我們把AI模型比作一名員工，Prompt就相當(dāng)于給員工的具體指令(圖6.6)。指令的明確性和詳細(xì)性決定了模型的輸出效果。圖6.6prompt示意圖

2.指令模板設(shè)計(jì)Prompt可以通過(guò)手工設(shè)計(jì)模板，也可以自動(dòng)學(xué)習(xí)模板。1）特定指令在這種模式下，我們給模型提供一些特定信息，例如問(wèn)題或關(guān)鍵詞，模型需要生成與這些信息相關(guān)的文本。這種模式通常用于生成答案、解釋或推薦等。特定信息可以是單個(gè)問(wèn)題或多個(gè)關(guān)鍵詞，具體取決于任務(wù)的要求。如：翻譯一下：PromptEngineering？告訴我“PromptEngineering”的定義？在這種模式下，AI可以幫我完成：補(bǔ)全句子，文字翻譯，文本摘要，問(wèn)答和對(duì)話等任務(wù)，這是最常用的Prompt模式。2）指令模板在這種模式下，我們給模型提供一些明確的指令，模型需要根據(jù)這些指令生成文本。這種模式通常用于生成類似于技術(shù)說(shuō)明書、操作手冊(cè)等需要明確指令的文本。指令可以是單個(gè)句子或多個(gè)段落，具體取決于任務(wù)的要求。如：給我推薦三中文的科幻小說(shuō)，推薦格式：1、書名：2、作者：3、主要內(nèi)容：4、推薦理由：3）角色模式Proxy模式是指用戶可以要求ChatGPT以特定的身份、角色或者身份扮演某個(gè)特定的人、角色或?qū)ο髞?lái)生成回答。這種模式通常用于模擬某個(gè)特定人物的語(yǔ)言風(fēng)格和語(yǔ)境，生成特定情境下的對(duì)話、回答或其他形式的文本。如：描述秋天，小學(xué)生、大學(xué)生、老年人的不同身份，內(nèi)容是有很大的不同，AI的身份和角色的把握還是很準(zhǔn)確的。因此，在提問(wèn)前告訴你的身份很重要。4）示例模式在這種模式下，我們給模型提供一些示例文本，模型需要生成與示例文本類似的文本。這種模式通常用于生成類似于給定示例的文本，例如自動(dòng)生成電子郵件、產(chǎn)品描述、新聞報(bào)道等。示例文本可以是單個(gè)句子或多個(gè)段落，具體取決于任務(wù)的要求。這個(gè)模式就是大家拿胡總開(kāi)涮的那個(gè)模板，我也用這個(gè)模板寫篇文章：?jiǎn)枺簽榱擞煤肅hatGPT等AI工具，最近大家都在學(xué)習(xí)Prompt的知識(shí)，很多人廢寢忘食，請(qǐng)參照下面的格式寫一段話：近期互聯(lián)網(wǎng)上出現(xiàn)了__，放牛娃也看到__，知道大家很__，放牛娃忍不住啰嗦幾句，雖然確實(shí)存在部分__，但是_，最后放牛娃呼吁__。答：近期互聯(lián)網(wǎng)上出現(xiàn)了對(duì)Prompt的學(xué)習(xí)熱潮，放牛娃也看到很多人為了用好ChatGPT等AI工具而廢寢忘食地學(xué)習(xí)Prompt的知識(shí)，知道大家很認(rèn)真地在探索和學(xué)習(xí)這項(xiàng)新技術(shù)。放牛娃忍不住啰唆幾句，雖然學(xué)習(xí)Prompt確實(shí)是使用AI工具的前提之一，但更重要的是要理解自己的需求和問(wèn)題，將Prompt和AI工具結(jié)合起來(lái)，才能發(fā)揮出AI工具的最大價(jià)值。此外，我們還需要注意數(shù)據(jù)的質(zhì)量和隱私保護(hù)，以及與AI工具交互的方式和方法等方面。最后放牛娃呼吁大家要保持學(xué)習(xí)的熱情，并在實(shí)踐中不斷總結(jié)和提高，讓AI技術(shù)更好地為我們服務(wù)。在應(yīng)用中，也可以是這幾種的變種或是組合。3.寫好Prompt的法則寫好Prompt的法則主要包括以下幾個(gè)方面：1）明確目標(biāo)與意圖①在開(kāi)始編寫Prompt之前，首先要明確你的目標(biāo)是什么，是希望用戶做出什么樣的反應(yīng)或行為。②確定你的意圖，是希望用戶回答問(wèn)題、提供信息、進(jìn)行創(chuàng)作，還是其他。2）使用清晰簡(jiǎn)潔的語(yǔ)言①使用易于理解、不含歧義的詞匯和短語(yǔ)。②避免使用復(fù)雜或?qū)I(yè)性的術(shù)語(yǔ)，除非你的目標(biāo)受眾是特定領(lǐng)域的專家。3）提供足夠的上下文①確保Prompt中包含了足夠的信息，以便用戶能夠理解你希望他們做什么。②如果可能，提供相關(guān)的背景信息或示例，幫助用戶更好地理解和響應(yīng)。4）保持開(kāi)放性和靈活性①盡量避免在Prompt中設(shè)置過(guò)于嚴(yán)格或具體的限制，這可能會(huì)限制用戶的創(chuàng)造性和參與度。②允許用戶以自己的方式回應(yīng)，而不是強(qiáng)制他們按照特定的格式或結(jié)構(gòu)回答。5）激發(fā)興趣和好奇心①使用引人入勝的開(kāi)頭，吸引用戶的注意力。②嘗試在Prompt中引入一些有趣的元素或懸念，激發(fā)用戶的好奇心和參與欲望。6）考慮文化和敏感性①在編寫Prompt時(shí)，要考慮到不同用戶的文化背景和敏感點(diǎn)。②避免使用可能引起爭(zhēng)議或冒犯的語(yǔ)言。7）測(cè)試和修改①在實(shí)際應(yīng)用之前，對(duì)Prompt進(jìn)行測(cè)試，看看它是否能夠達(dá)到你的預(yù)期效果。②根據(jù)測(cè)試結(jié)果進(jìn)行修改和優(yōu)化，直到你得到一個(gè)滿意的Prompt。8）保持一致性①如果你在多個(gè)地方使用類似的Prompt，確保它們之間的風(fēng)格和語(yǔ)言保持一致。②這有助于建立品牌形象，并增強(qiáng)用戶對(duì)你的信任感。

四、自然語(yǔ)言處理

1.發(fā)展歷程

2.處理流程1）獲取語(yǔ)料語(yǔ)料是NLP任務(wù)研究的內(nèi)容，通常用一個(gè)文本集作為語(yǔ)料庫(kù)（Corpus），語(yǔ)料可以通過(guò)已有數(shù)據(jù)、公開(kāi)數(shù)據(jù)集、爬蟲(chóng)抓取等方式獲取。2）數(shù)據(jù)預(yù)處理語(yǔ)料預(yù)處理主要包括以下步驟：語(yǔ)料清洗：保留有用的數(shù)據(jù)，刪除噪音數(shù)據(jù)，常見(jiàn)的清洗方式有：人工去重、對(duì)齊、刪除、標(biāo)注等。分詞：將文本分成詞語(yǔ)，比如通過(guò)基于規(guī)則的、基于統(tǒng)計(jì)的分詞方法進(jìn)行分詞。詞性標(biāo)注：給詞語(yǔ)標(biāo)上詞類標(biāo)簽，比如名詞、動(dòng)詞、形容詞等，常用的詞性標(biāo)注方法有基于規(guī)則的、基于統(tǒng)計(jì)的算法，比如：最大熵詞性標(biāo)注、HMM詞性標(biāo)注等。去停用詞：去掉對(duì)文本特征沒(méi)有任何貢獻(xiàn)作用的字詞，比如：標(biāo)點(diǎn)符號(hào)、語(yǔ)氣、“的”等。3）特征工程這一步主要的工作是將分詞表示成計(jì)算機(jī)識(shí)別的計(jì)算類型，一般為向量，常用的表示模型有：詞袋模型（BagofWord,BOW），比如：TF-IDF算法；詞向量，比如one-hot算法、word2vec算法等。5）模型選擇常用的有機(jī)器學(xué)習(xí)模型，比如：KNN、SVM、NaiveBayes、決策樹(shù)、K-means等；深度學(xué)習(xí)模型，比如：RNN、CNN、LSTM、Seq2Seq、FastText、TextCNN等。6）模型訓(xùn)練當(dāng)選擇好模型后，則進(jìn)行模型訓(xùn)練，其中包括了模型微調(diào)等。在模型訓(xùn)練的過(guò)程中要注意由于在訓(xùn)練集上表現(xiàn)很好，但在測(cè)試集上表現(xiàn)很差的過(guò)擬合問(wèn)題以及模型不能很好地?cái)M合數(shù)據(jù)的欠擬合問(wèn)題。同時(shí)，也要防止出現(xiàn)梯度消失和梯度爆炸問(wèn)題。7）模型評(píng)估模型的評(píng)價(jià)指標(biāo)主要有：錯(cuò)誤率、精準(zhǔn)度、準(zhǔn)確率、召回率、F1值、ROC曲線、AUC曲線等。8）投產(chǎn)上線模型的投產(chǎn)上線方式主要有兩種：一種是線下訓(xùn)練模型，然后將模型進(jìn)行線上部署提供服務(wù)；另一種是在線訓(xùn)練模型，在線訓(xùn)練完成后將模型持久化，提供對(duì)外服務(wù)。

3.自然語(yǔ)言處理任務(wù)五、詞嵌入word2vec詞嵌入作為解決自然語(yǔ)言處理任務(wù)中的核心步驟，其目的是通過(guò)學(xué)習(xí)語(yǔ)料庫(kù)中蘊(yùn)含的內(nèi)隱知識(shí)，將離散字符格式的文本數(shù)據(jù)，轉(zhuǎn)換成模型能夠處理且蘊(yùn)涵豐富內(nèi)隱知識(shí)信息的連續(xù)實(shí)值向量，即生成詞向量(也稱詞的分布式表示)。生成詞的向量表示有很多方法，獨(dú)熱編碼能夠?yàn)樵~匯表中的每個(gè)詞生成一個(gè)one.hot向量作為詞的向量表示，該向量維度大小與詞匯表中的詞數(shù)相等，詞匯表中的每個(gè)詞都分配一個(gè)索引編號(hào)，每個(gè)詞的one.hot向量只有在索引編號(hào)位置處的維度的值為1，其余維度的值均為0。使用one.hot向量作為詞的向量表示，雖然能夠解決數(shù)據(jù)的格式轉(zhuǎn)換問(wèn)題，但是one.hot向量0值過(guò)多導(dǎo)致的稀疏性問(wèn)題(圖6.10(a))，導(dǎo)致“語(yǔ)義鴻溝問(wèn)題”(任意兩個(gè)詞之間相互獨(dú)立，難以刻畫詞與詞之間的相似性)，限制了整體的模型性能提升。(a)