Beth yw Prompt Negyddol mewn AI?

Ateb byr: Mae awgrym negyddol yn dweud wrth AI beth i'w osgoi, sy'n helpu i leihau aneglurder, annibendod, ailadrodd, neu ganlyniadau oddi ar y steil. Mae'n bwysig oherwydd bod allbynnau'n dod yn fwy rheoledig a chyson, yn enwedig pan fo'r pwyntiau methiant mwyaf cyffredin yn hawdd eu gweld. Mae'n gweithio orau pan fyddwch chi'n paru prif awgrym clir â rhestr fer, dargedig o eithriadau.

Prif bethau i'w cymryd:

Rheolaeth : Diffiniwch y nod yn gyntaf, yna rhwystrwch y canlyniadau mwyaf tebygol o fod yn annymunol yn unig.

Penodolrwydd : Disodli gwaharddiadau amwys gydag eithriadau clir fel aneglurder, clichés, neu wrthrychau ychwanegol.

Cydbwysedd : Cadwch awgrymiadau negyddol yn fyr fel bod y canlyniadau'n aros yn glir heb fynd yn fflat.

Profi : Addaswch eithriadau ar ôl pob rhediad pan fydd y model yn ailadrodd yr un camgymeriad yn gyson.

Ffit : Parwch negatifau â'r dasg, boed hynny'n golygu delweddau, ysgrifennu, atebion cymorth, neu lifau gwaith.

Erthyglau y gallech fod eisiau eu darllen ar ôl yr un hon:

🔗 Beth yw chwiliad sy'n cael ei bweru gan AI a sut mae'n gweithio
Yn egluro chwiliadau deallus, graddio, a chanlyniadau personol gan ddefnyddio AI.

🔗 A yw AI yn fyw? Beth mae gwyddoniaeth yn ei ddweud heddiw
Yn archwilio diffiniadau o fywyd, ymwybyddiaeth, a chyfyngiadau deallusrwydd artiffisial heddiw.

🔗 Faint o ynni mae AI yn ei ddefnyddio yn ymarferol
Yn dadansoddi costau hyfforddi yn erbyn casgliadau, canolfannau data ac effeithlonrwydd.

🔗 Pryd y dyfeisiwyd AI? Amserlen hanes fer
Yn cwmpasu cerrig milltir allweddol o gyfrifiadura cynnar i ddysgu peirianyddol modern.

Beth yw Prompt Negyddol mewn Deallusrwydd Artiffisial? 🧠

Awgrym Negyddol mewn AI yn set o gyfarwyddiadau sy'n dweud wrth y model beth beidio â'i gynhyrchu.

Yn lle dweud yn unig:

• “Creu portread realistig o fenyw mewn golau meddal”

Efallai y byddwch hefyd yn ychwanegu:

• “Dim aneglurder”

• “Dim bysedd ychwanegol”

• “Dim arddull cartŵn”

• “Dim llygaid gwyrdroëdig”

• “Dim testun yn y cefndir”

Yr ail ran honno yw'r ysgogiad negyddol.

Prif swydd awgrym negyddol yw lleihau patrymau diangen yn yr allbwn. Mae'n gweithredu fel hidlydd, neu efallai'n fwy fel bownsar wrth ddrws y clwb yn penderfynu pa arteffactau gweledol sydd ddim yn mynd i mewn heno 🚪

Mewn defnydd ymarferol, mae awgrymiadau negyddol yn ymddangos amlaf yn:

• Generaduron delweddau AI

• Systemau cynhyrchu testun

• Offer trosglwyddo arddull

• Llifau gwaith cynhyrchu fideo

• Cynhyrchu sain mewn rhai achosion

• Piblinellau peirianneg prydlon ar gyfer defnydd busnes

Nid hud mohono, serch hynny. Nid yw ysgogiad negyddol yn gwarantu perffeithrwydd. Mae'n gwthio'r model i ffwrdd o ganlyniadau penodol. Weithiau'n ysgafn. Weithiau fel trol siopa gydag olwyn wedi torri.

Pam mae Prompt Negyddol mewn AI mor Bwysig 📌

Dyma beth mae pobl yn ei ddysgu'n gyflym - mae AI yn dda am ddyfalu, ond nid yw dyfalu yr un peth â deall.

Pan fyddwch chi'n ysgrifennu awgrym arferol, mae'r model yn ceisio bodloni'r cais yn seiliedig ar batrymau y mae wedi'u dysgu. Gall hynny arwain at ganlyniadau cryf, ond gall hefyd gyflwyno sothach na ofynnoch chi amdano erioed. Mae portread ffantasi meddal yn dod yn groen plastig wedi'i or-lyfnhau. Mae llun cynnyrch glân yn sydyn yn cael testun ar hap yn arnofio yn y gornel. Mae amlinelliad blog yn troi'n lenwad generig. Rydych chi'n adnabod y patrwm.

Dyna pam mae Prompt Negyddol mewn Deallusrwydd Artiffisial yn bwysig. Mae'n gwella rheolaeth .

Mae'n helpu gyda:

• Manwl gywirdeb - Rydych chi'n culhau'r gofod allbwn

• Cysondeb - Llai o syrpreisys ar hap

• Rheoli ansawdd - Llai o lanhau yn ddiweddarach

• Rheoli arddull - Osgowch edrychiadau neu donau nad ydych chi'n eu hoffi

• Lleihau gwallau - Dileu diffygion ac arteffactau cyffredin

• Arbedion amser - Allbynnau gwell mewn llai o ymdrechion

Yn fy mhrofion fy hun, mae'r bwlch rhwng awgrym da a awgrym mireinio gyda negyddol yn aml yn fwy nag y mae pobl yn ei ddisgwyl. Gall ychwanegu ychydig o gyfarwyddiadau "peidiwch â chynnwys" deimlo'n fwy grymus na ychwanegu deg gair disgrifiadol ychwanegol. Nid bob tro, ond yn ddigon aml i gyfrif.

Beth sy'n Gwneud Awgrym Negyddol Da mewn Deallusrwydd Artiffisial? ✅✨

Nid dim ond pentwr ar hap o eiriau gwaharddedig yw awgrym negyddol da. Mae'n dargedig, yn benodol, ac yn ymarferol .

Fel arfer, mae gan ysgogiad negyddol da y nodweddion hyn:

• Perthnasol i'r allbwn

  • Os ydych chi eisiau portread realistig, mae negatifau fel “cartŵn, anime, manylion isel” yn gwneud synnwyr.

• Canolbwyntio ar gamgymeriadau tebygol

  • Ar gyfer dwylo, wynebau, testun, anatomeg, aneglurder ac annibendod - mae'r rhain yn fannau problemus cyffredin.

• Digon byr i aros yn glir

  • Gall rhestrau enfawr ddod yn anodd ac yn groes i'w gilydd.

• Penodol heb ddod yn obsesiynol

  • Mae “Dim bysedd ychwanegol” yn well na “thynnu pob afreoleidd-dra biolegol o strwythur atodiad dynol.” Dewch ymlaen nawr.

• Wedi'i baru ag ysgogiad cadarnhaol cryf

  • Mae awgrymiadau negyddol yn gweithio orau pan fydd y deallusrwydd artiffisial hefyd yn gwybod beth rydych chi ei eisiau.

Mae awgrym negyddol gwan yn aml yn edrych fel hyn:

• Rhy amwys - “gwneud hi’n well”

• Rhy eang - “dim byd hyll”

• Rhy wrthgyferbyniol - “realistig ond dim cysgodion dim gwead dim manylion croen”

• Rhy hir - dympio allweddeiriau diddiwedd heb unrhyw strwythur

Ffordd dda o feddwl amdano yw hyn: mae'r awgrym cadarnhaol yn diffinio'r gyrchfan, ac mae'r awgrym negyddol yn dileu'r ffyrdd nad ydych chi eisiau i'r AI eu cymryd 🚗

Nid trosiad perffaith, efallai. Yn debycach i gael gwared ar lwybrau cors o GPS. Serch hynny, mae'n dal i fyny'n ddigon da.

Tabl Cymharu - Ffyrdd Cyffredin o Ddefnyddio Prompt Negyddol mewn AI 📊

Dyma dabl cymharu ymarferol sy'n dangos yr arddulliau mwyaf cyffredin o ysgogi negyddol a ble maen nhw'n gweithio orau, yn seiliedig ar ganllawiau ysgogi delweddau , canllawiau peirianneg ysgogiadau LLM , a chanllawiau peirianneg ysgogiadau API .

Arddull anogwr negyddol	Gorau ar gyfer	Geiriad enghreifftiol	Pam mae'n gweithio	Camgymeriad cyffredin
Tynnu arteffactau	Delweddau AI	“aneglurder, sŵn, ansawdd isel, picseledig”	Yn torri annibendod gweledol amlwg yn gyflym	Defnyddio gormod o dermau ansawdd sy'n gorgyffwrdd
Cywiriad anatomeg	Portreadau, cymeriadau	“bysedd ychwanegol, dwylo drwg, wyneb ystumiedig”	Yn targedu gwallau clasurol sy'n ymwneud â ffigur dynol	Anghofio cryfhau'r prif awgrym portread
Eithrio arddull	Cyfeiriad celf	“cartŵn, anime, arddull comig, gor-dirlawn”	Yn cadw'r allbwn yn agosach at y tôn weledol a ddewiswyd	Arddulliau blocio sydd eu hangen arnoch chi o hyd, yn lletchwith
Glanhau cefndir	Lluniau cynnyrch, modelau	“cefndir anniben, testun, dyfrnod”	Yn helpu i ynysu'r pwnc yn well	Gofyn am olygfeydd manwl wrth wahardd manylion
Gwahardd gwrthrychau	Cynhyrchu golygfeydd	“dim ceir, dim torfeydd, dim anifeiliaid”	Yn tynnu elfennau diangen yn uniongyrchol	Gor-gyfyngu'r olygfa nes ei bod yn teimlo'n wag
Rheoli tôn ar gyfer testun	Ysgrifennu AI	“dim slang, dim iaith chwyddedig, dim ailadrodd”	Yn miniogi llais a darllenadwyedd	Gan fod mor llym mae'r ysgrifennu'n swnio'n bren
Hidlo diogelwch neu frand	Llifau gwaith busnes	“dim iaith sarhaus, dim gwleidyddiaeth”	Yn lleihau allbynnau peryglus mewn defnydd proffesiynol	Gan dybio ei fod yn datrys pob achos ymyl
Rheolaeth fformat	Allbwn strwythuredig	“dim byrddau, dim gorlwytho bwledi, dim emojis”	Yn ddefnyddiol pan fyddwch angen fformat manwl gywir	Gwrthdaro â'r fformat gofynnol... yn digwydd yn aml

Gweler y patrwm. Nid yw'r awgrymiadau negyddol gorau yn ceisio rheoli popeth. Maent yn datrys y pwyntiau methiant mwyaf tebygol.

Sut Mae Awgrymiadau Negyddol yn Gweithio Y Tu Ôl i'r Llenni ⚙️

Heb grwydro'n rhy bell i'r chwyn, mae ysgogiad negyddol yn dylanwadu ar y model trwy annog rhai cysylltiadau yn ystod y genhedlaeth .

Mewn offer delwedd, mae'r system yn edrych ar y prif sbardun a'r sbardun negyddol ac yn ceisio symud yn agosach at un wrth symud i ffwrdd o'r llall. Dyna'r fersiwn symlach, ie, ond mae'n helpu. Meddyliwch amdano fel llywio ag un llaw wrth wthio map gwael i ffwrdd yn ysgafn gyda'r llall. Mewn offer sydd wedi'u hadeiladu ar Diffusers, mae hyd yn oed yr wyneb API sylfaenol yn cynnwys meysydd fel negative_prompt_embeds ar gyfer y math hwn o reolaeth.

Mewn offer iaith, mae cyfarwyddiadau negyddol yn helpu i lunio:

• tôn

• strwythur

• pynciau gwaharddedig

• terfynau arddull

• rheoli ailadrodd

• ymddygiad fformatio

Yn y bôn, mae'r AI yn cydbwyso dewisiadau.

Mae hynny'n golygu nad switsh hud ar wahân yw awgrymiadau negyddol. Maent yn rhan o'r un ecosystem cyfarwyddiadau . Sydd hefyd yn egluro pam y gallant fethu pan:

• mae'r awgrym cadarnhaol yn rhy wan

• mae'r awgrym negyddol yn rhy hir

• y gwrthdaro cyfarwyddiadau

• Nid yw'r model yn ymdrin â phethau negyddol yn dda iawn

• mae'r cais yn rhy gymhleth ar gyfer un pas

Ac ie, mae gwahanol offer yn ymateb yn wahanol. Mae rhai modelau delwedd wrth eu bodd â phropiau negyddol glân. Mae eraill fwy neu lai yn codi eu hysgwyddau ac yn gwneud beth bynnag yr oeddent eisoes wedi'i osod i'w wneud. Gall AI fod yn finiog ac yn ystyfnig yn yr un anadl 😬

Awgrym Negyddol mewn AI ar gyfer Cynhyrchu Delweddau 🎨🖼️

Dyma lle mae'r term yn cael ei ddefnyddio amlaf.

Pan fydd pobl yn siarad am Awgrym Negyddol mewn Deallusrwydd Artiffisial , maen nhw fel arfer yn golygu cynhyrchu delweddau . Mae hynny'n gwneud synnwyr oherwydd bod modelau delwedd yn enwog am ailadrodd ychydig o gamgymeriadau clasurol:

• aelodau ychwanegol

• dwylo anffurfiedig

• llygaid rhyfedd

• gwrthrychau wedi'u dyblygu

• gweadau mwdlyd

• testun ar hap

• manylder isel

• gor-ddatguddiad

• cyfansoddiadau anniben

Felly os yw eich awgrym yn:

• “Portread sinematig o farchog mewn golau euraidd”

Gallech ychwanegu awgrym negyddol fel:

• “aneglur, bysedd ychwanegol, wyneb ystumiedig, anatomeg wael, manylion isel, testun, dyfrnod, wedi’i docio”

Mae hynny'n dweud wrth y system beth i'w osgoi wrth rendro'r marchog.

Mae awgrymiadau negyddol delwedd dda yn aml yn targedu:

• Materion anatomeg

  • dwylo drwg, bysedd ychwanegol, aelodau wedi'u hasio

• Materion ansawdd

  • ansawdd isel, aneglur, swnllyd, picseledig

• Problemau cyfansoddiad

  • wedi'i docio, pwnc dyblyg, annibendod oddi ar y canol

• Anghydweddiadau arddull

  • cartŵn, anime, croen afrealistig, gor-dirlawn

• Arteffactau crwydr

  • dyfrnod, testun, logo, ffrâm

Ond peidiwch â gorwneud pethau

Mae llawer o ddefnyddwyr yn taflu rhestrau anferth o awgrymiadau negyddol maen nhw wedi'u copïo o rywle. Weithiau mae hynny'n helpu. Weithiau mae fel taflu un deg chwech o flancedi dros lamp a meddwl pam mae'r ystafell yn edrych yn dywyll.

Gall awgrymiadau negyddol hir:

• drysu'r model

• gwanhau creadigrwydd

• gwastadu gwead

• tynnu manylion da

• creu allbynnau di-haint

Felly ie, defnyddiwch nhw - defnyddiwch nhw gyda bwriad yn unig.

Awgrym Negyddol mewn AI ar gyfer Ysgrifennu a Chatbots ✍️💬

Nid ar gyfer delweddau yn unig y mae ysgogi negyddol. Mae hefyd yn bwerus mewn systemau ysgrifennu, robotiaid sgwrsio, cynorthwywyr cymorth, a llif gwaith cynnwys .

Ar gyfer testun, gall awgrym negyddol ddweud wrth y model i osgoi:

• ailadrodd

• clichés

• jargon

• iaith werthu ymosodol

• emojis

• gorlwytho bwledi

• dyfalu

• honiadau heb eu cefnogi

• pynciau neu donau penodol

Er enghraifft, yn lle dweud yn unig:

• “Ysgrifennwch ddisgrifiad cynnyrch ar gyfer peiriant coffi premiwm”

Gallech ychwanegu:

• “Peidiwch â swnio’n ormesol”

• “Osgowch honiadau gorliwiedig”

• “Dim ymadroddion llenwi”

• “Dim jargon corfforaethol”

• “Peidiwch â defnyddio clichés fel rhywbeth sy’n newid y gêm neu sy’n arloesol”

Mae hynny'n newid y tôn yn llwyr.

Mae awgrymiadau negyddol ar gyfer ysgrifennu yn ddefnyddiol pan fyddwch chi eisiau:

• llais brand glanach

• llai o ymadroddion generig

• tôn fwy proffesiynol

• fformatio mwy darllenadwy

• llai o ailadrodd

• allbynnau mwy diogel i dimau a chleientiaid

Dw i'n meddwl bod yr achos defnydd hwn yn cael ei danbrisio. Mae pawb yn siarad am gelf AI hardd, sy'n deg, oherwydd ei fod yn fflachlyd ac yn gofiadwy. Ond i weithwyr proffesiynol, rheoli tôn mewn ysgrifennu yw lle mae awgrymiadau negyddol yn ennill eu cinio'n dawel 🍽️

Camgymeriadau Cyffredin y Mae Pobl yn eu Gwneud gydag Anogwr Negyddol mewn AI 🚫

Mae annog negyddol yn edrych yn haws nag ydyw.

Dyma'r camgymeriadau mwyaf cyffredin.

1. Bod yn rhy amwys

Enghraifft wael:

• “Dim pethau drwg”

Nid oes gan y deallusrwydd artiffisial darged cadarn yno. Nid yw "drwg" yn golygu bron dim byd.

Gwell:

• “Dim aneglurder, dim ystumio, dim gwrthrychau ychwanegol”

2. Gwrth-ddweud y prif awgrym

Os gofynnwch am:

• “Marchnad ffantasi llawn manylion”

Ac mae eich awgrym negyddol yn dweud:

• “dim annibendod, dim torf, dim manylion cefndir”

Wel ... rydych chi wedi rhoi terfyn ar eich cais eich hun.

3. Rhoi gormod o allweddeiriau

Gall rhestrau copïedig enfawr weithio weithiau, ond yn aml maent yn mynd yn chwyddedig. Mae'r model yn colli eglurder. Mae fel ceisio cyfarwyddo ffilm trwy weiddi 80 o nodyn ar unwaith 🎬

4. Defnyddio negatifau heb eglurder cadarnhaol

Ni all ysgogiad negyddol achub syniad gwan. Gall fireinio ysgogiad da, ie. Ni all ddyfeisio un yn hudolus.

5. Gan dybio bod pob model yn dehongli termau yn yr un ffordd

Mae un system yn ymateb yn gryf i “ansawdd isel.” Mae un arall yn ei anwybyddu. Mae un yn poeni am “ddwylo wedi’i anffurfio.” Prin y mae un arall yn blincio. Mae profi’n bwysig.

6. Ceisio rheoli pob picsel neu frawddeg

Gall gormod o reolaeth ddraenio bywyd o'r allbwn. Mae glân yn dda. Nid yw marw. Mae gwahaniaeth.

Enghreifftiau Ymarferol o Awgrym Negyddol mewn Deallusrwydd Artiffisial 🔍

Mae enghreifftiau’n gwneud hyn yn gliriach, felly dyma ychydig.

Enghraifft 1 - Portread realistig

Prif awgrym:
Portread agos realistig o fenyw mewn golau ffenestr meddal, gwead croen naturiol, dyfnder maes bas

Awgrym negyddol:
aneglur, bysedd ychwanegol, llygaid ystumiedig, croen plastig, gor-dirlawn, cartŵn, testun, dyfrnod

Pam mae'n gweithio:
Mae'n amddiffyn realaeth ac yn atal y gwallau gweledol mwyaf cyffredin.

---

Enghraifft 2 - Llun cynnyrch

Prif awgrym:
Llun cynnyrch minimalist o oriawr glyfar ddu ar gefndir gwyn, goleuadau stiwdio

Awgrym negyddol:
annibendod, adlewyrchiadau, gwrthrychau ychwanegol, testun, ystumio logo, manylion isel, annibendod cysgod

Pam mae'n gweithio:
Mae'n cadw'r ffrâm yn syml ac yn lân yn fasnachol.

---

Enghraifft 3 - Ysgrifennu blog

Prif awgrym:
Ysgrifennwch gyflwyniad blog defnyddiol am gynhyrchiant swyddfa gartref mewn tôn arbenigol gyfeillgar

Awgrym negyddol:
dim iaith chwyddedig, dim clichés, dim ailadrodd, dim ymadrodd robotig, dim addewidion gorliwiedig

Pam mae'n gweithio:
Mae'n atal llenwr generig sy'n swnio fel AI ac yn cadw'r copi yn fwy naturiol.

---

Enghraifft 4 - Ymateb cymorth cwsmeriaid

Prif awgrym:
Drafftio ateb cymorth cwrtais ar gyfer llwyth sydd wedi'i ohirio

Awgrym negyddol:
peidiwch â beio'r cwsmer, dim tôn amddiffynnol, dim jargon cyfreithiol, dim ymddiheuriadau gwag yn cael eu hailadrodd ddwywaith

Pam mae'n gweithio:
Mae'n gwella proffesiynoldeb a thôn emosiynol.

Gweler sut nad yw'r awgrymiadau negyddol hyn yn ar hap. Mae pob un yn gysylltiedig â'r risg wirioneddol o fethu.

Pryd na Ddylech Chi Bwyso'n Rhy Galed ar Awgrymiadau Negyddol 🪫

Mae awgrymiadau negyddol yn werthfawr, ond nid nhw yw seren y sioe bob amser.

Weithiau mae'n ddoethach gwella'r prif awgrym yn lle hynny.

Defnyddiwch ofal pan:

• mae eich cais eisoes yn rhy gyfyngol

• mae allbwn y model yn teimlo'n wastad ac yn ddifywyd

• mae eich rhestr negyddol yn hirach na'r awgrym gwirioneddol

• prin fod yr offeryn yn ymateb i bwysoli negyddol

• dydych chi ddim wedi profi fersiynau prydlon symlach yn gyntaf

Mae llawer o ganlyniadau gwan sy'n cael eu beio ar AI yn syml yn gyfarwyddiadau aneglur yn gwisgo sbectol haul. Yn aml, mae awgrym craidd gwell yn trwsio mwy na phentwr arall o negatifau.

Felly mae dull cytbwys yn gweithio orau:

• Dechreuwch gyda phrif awgrym clir

• Ychwanegwch ychydig o dermau negyddol wedi'u targedu

• Prawf

• Mireinio yn seiliedig ar yr hyn sy'n mynd o'i le

Mae'r broses honno'n curo dympio prydlon ar hap bron bob tro.

Sut i Ysgrifennu Awgrym Negyddol Gwell mewn AI Gam wrth Gam 🛠️

Dyma broses syml y gallwch chi ei rhoi ar waith.

Cam 1 - Diffinio'r canlyniad a ddymunir

Gofynnwch i chi'ch hun:

• Beth ydw i'n ceisio'i greu?

• Pa arddull, tôn, neu fformat rydw i ei eisiau?

Cam 2 - Rhagfynegi'r methiannau tebygol

Meddyliwch am yr hyn sy'n mynd o'i le fel arfer.

• anatomeg rhyfedd?

• delwedd swnllyd?

• testun ailadroddus?

• tôn oddi ar y brand?

Cam 3 - Ysgrifennwch eithriadau penodol

Trowch y methiannau tebygol hynny yn negyddol uniongyrchol.

• “dim aneglurder”

• “dim slang”

• “dim dwylo ychwanegol”

• “dim testun cefndir”

Cam 4 - Cadwch y rhestr yn fyr

Dechreuwch yn fach. Gallwch chi bob amser ychwanegu mwy yn ddiweddarach.

Cam 5 - Profi ac addasu

Os yw'r AI yn dal i wneud un camgymeriad, targedwch y camgymeriad hwnnw'n gliriach. Os yw'r canlyniad yn mynd yn rhy anhyblyg, tynnwch ychydig o gyfyngiadau.

Templed bach ymarferol

Ar gyfer delweddau:

• Prif awgrym: pwnc + arddull + goleuo + cyfansoddiad

• Awgrym negyddol: problemau anatomeg + anghydweddiadau arddull + tynnu arteffactau

Ar gyfer ysgrifennu:

• Prif awgrym: nod + cynulleidfa + tôn + strwythur

• Awgrym negyddol: tôn waharddedig + fformatio gwaharddedig + clichés gwaharddedig + meysydd risg

Dim byd ffansi. Dim ond ymarferol.

Nodyn Cloi ar Awgrym Negyddol mewn AI 🌟

Felly, beth yw Prompt Negyddol mewn AI .

Dyma'r rhan o'r ysgogiad lle rydych chi'n dweud wrth y model beth i'w osgoi. Dyna'r diffiniad clir. Ond yn ymarferol, mae'n fwy na hynny. Mae'n offeryn rheoli. Hidlydd ansawdd. Ffordd o leihau nonsens cyn iddo ymddangos. Ddim yn berffaith, nid yn absoliwt, ond yn wirioneddol bwerus.

Y ffordd fwyaf call o'i ddefnyddio yw peidio ag adeiladu rhyw fynwent allweddeiriau anferth a'i gludo ym mhobman. Y ffordd yw sylwi ar yr hyn sy'n mynd o'i le, yna rhwystro'r union broblemau hynny gyda chyfarwyddiadau tawel, penodol.

Dyna'r fan melys.

Yn gryno

• Mae Awgrym Negyddol mewn AI yn dweud wrth y model beth i beidio â'i gynhyrchu

• Mae'n arbennig o ddefnyddiol ar gyfer cynhyrchu delweddau , ysgrifennu a rheoli llif gwaith.

• Mae awgrymiadau negyddol da yn benodol, yn berthnasol, ac yn gryno

• Mae awgrymiadau negyddol drwg yn amwys, yn chwyddedig, neu'n groes i'w gilydd

• Daw'r canlyniadau gorau o gyfuno prif ysgogiad cryf ag ysgogiad negyddol wedi'i dargedu

• Mae profi'n bwysig - mae gwahanol fodelau'n ymateb yn wahanol

Unwaith i chi ddechrau defnyddio awgrymiadau negyddol yn dda, gall mynd yn ôl deimlo ychydig fel coginio heb halen. Ddim yn amhosibl. Ychydig yn annifyr, ac mae'r canlyniad yn fwy gwastad nag sydd angen iddo fod 

Cwestiynau Cyffredin

Beth yw awgrym negyddol mewn AI, a sut mae'n wahanol i awgrym arferol?

Mae awgrym arferol yn dweud wrth y model beth i'w greu, tra bod awgrym negyddol yn dweud wrtho beth i'w osgoi. Yn ymarferol, mae hynny'n golygu nad yn unig eich bod yn disgrifio'r nod, ond hefyd yn rhwystro patrymau methiant cyffredin. Mae'r erthygl yn ei gyflwyno fel haen reoli sy'n lleihau arddulliau, arteffactau neu ymddygiadau diangen yn hytrach na disodli'r prif awgrym.

Pam mae Prompt Negyddol mewn AI yn gwella ansawdd allbwn gymaint?

Mae Prompt Negyddol mewn AI yn helpu i gulhau'r gofod allbwn, sy'n gwneud canlyniadau'n fwy manwl gywir a chyson. Yn lle gadael i'r model ddyfalu'n rhy eang, rydych chi'n ei arwain i ffwrdd o broblemau aneglur, annibendod, ailadrodd, neu dôn sy'n aml yn ymddangos yn ddiofyn. Mae hynny fel arfer yn arwain at lai o lanhau, llai o ailgeisiau, ac allbynnau cryfach mewn llai o basiau.

Pryd ddylwn i ddefnyddio awgrymiadau negyddol ar gyfer cynhyrchu delweddau AI?

Defnyddiwch nhw pan fydd y model yn tueddu i ailadrodd camgymeriadau fel bysedd ychwanegol, wynebau wedi'u gwyrdroi, gweadau mwdlyd, testun ar hap, neu gefndiroedd anniben. Maent yn arbennig o ddefnyddiol ar gyfer portreadau, lluniau cynnyrch, a golygfeydd steiliedig lle mae diffygion ansawdd yn hawdd eu gweld. Y dull cryfaf yw targedu'r union broblemau gweledol sydd fwyaf tebygol o ymddangos.

A all awgrymiadau negyddol helpu ysgrifennu AI i swnio'n llai robotig neu ailadroddus?

Ydy, mae'r erthygl yn egluro bod awgrymiadau negyddol yn werthfawr ar gyfer testun yn ogystal â delweddau. Mewn llif gwaith ysgrifennu, gallant leihau clichés, llenwad, jargon, ailadrodd ac iaith orliwiedig. Mae hynny'n eu gwneud yn ddefnyddiol ar gyfer llais brand, atebion cymorth, cyflwyniadau blog, a chynnwys arall lle mae tôn a darllenadwyedd yn bwysig.

Sut ydw i'n ysgrifennu Awgrym Negyddol da mewn AI heb ei or-gymhlethu?

Dechreuwch gyda'r canlyniad rydych chi ei eisiau, yna nodwch yr ychydig bethau sydd fwyaf tebygol o fynd o chwith. Trowch y risgiau hynny yn eithriadau byr, penodol fel "dim aneglurder," "dim slang," neu "dim gwrthrychau ychwanegol" yn lle cyfarwyddiadau amwys fel "gwnewch hi'n well." Mae Awgrym Negyddol da mewn AI yn aros yn berthnasol, wedi'i dargedu, ac yn ddigon main i aros yn glir.

Beth yw'r camgymeriadau mwyaf cyffredin y mae pobl yn eu gwneud gydag awgrymiadau negyddol?

Y camgymeriadau mwyaf yw bod yn amwys, gwrth-ddweud y prif awgrym, rhoi gormod o allweddeiriau mewn, a disgwyl geiriau negyddol i achub syniad gwan. Problem gyffredin arall yw ceisio rheoli pob manylyn, a all wneud i'r canlyniad deimlo'n wastad neu'n ddiffrwyth. Mae'r erthygl hefyd yn rhybuddio y gall gwahanol fodelau ddehongli'r un termau'n wahanol iawn.

Pam mae'r un awgrym negyddol yn gweithio'n dda mewn un offeryn AI ac yn wael mewn un arall?

Oherwydd bod awgrymiadau negyddol yn rhan o system gyfarwyddiadau ehangach y model, nid switsh hud cyffredinol. Mae rhai offer yn ymateb yn gryf i dermau fel “ansawdd isel” neu “dwylo drwg,” tra bod eraill prin yn ymateb. Mae pwynt yr erthygl yn ymarferol: profwch ar y model rydych chi'n ei ddefnyddio yn lle tybio y bydd yr un geiriad yn trosglwyddo'n lân ym mhobman.

A ddylwn i gopïo rhestrau anferth o awgrymiadau negyddol gan bobl eraill?

Fel arfer nid dyna'r lle gorau i ddechrau. Gall rhestrau hir wedi'u copïo ddrysu'r model, gwanhau creadigrwydd, gwastadu manylion, neu gyflwyno gwrthddywediadau na wnaethoch chi sylwi arnynt. Dull mwy dibynadwy yw dechrau gyda rhestr fer sy'n gysylltiedig â'ch pwyntiau methiant penodol, yna addasu yn seiliedig ar yr hyn y mae'r model yn ei wneud yn anghywir yn gyson.

Pryd mae'n well gwella'r prif awgrym yn lle ychwanegu mwy o negatifau?

Os yw eich cais eisoes yn gyfyngol, os yw'r allbwn yn teimlo'n ddifywyd, neu os yw eich rhestr negyddol yn hirach na'r awgrym ei hun, mae'n debyg bod angen gweithio ar y prif awgrym yn gyntaf. Mae awgrymiadau negyddol yn mireinio cyfeiriad da, ond nid ydynt yn disodli un. Mae'r erthygl yn argymell egluro pwnc, arddull, tôn a fformat cyn pentyrru mwy o eithriadau.

Beth yw llif gwaith syml ar gyfer profi Prompt Negyddol mewn AI mewn prosiectau go iawn?

Dechreuwch gyda phrif awgrym clir sy'n diffinio'r pwnc, yr arddull, y tôn, neu'r strwythur. Ychwanegwch ychydig o negatifau wedi'u targedu yn unig yn seiliedig ar gamgymeriadau tebygol, yna profwch ac archwiliwch beth sy'n dal i fynd o'i le. O'r fan honno, mireiniwch eithriadau penodol yn hytrach na rhoi mwy o allweddeiriau i mewn. Cyflwynir y ddolen gam wrth gam honno fel y ffordd fwyaf ymarferol o wella canlyniadau'n gyson.

Cyfeiriadau

1. Google Cloud - Anogwr Negyddol mewn Deallusrwydd Artiffisial - docs.cloud.google.com

2. Datblygwyr OpenAI - Systemau cynhyrchu testun - developers.openai.com

3. Microsoft Learn - Canllawiau peirianneg ysgogiad LLM - learn.microsoft.com

4. Wyneb Cofleidio - negyddol_prompt_mewnosodiadau - huggingface.co

Dewch o hyd i'r AI Diweddaraf yn y Siop Swyddogol ar gyfer Cynorthwywyr AI

Amdanom Ni