提示词的英文缩写和专业术语有哪些是必须掌握的？

玩AI，不论是生成文字还是图片，都绕不开“提示词”（Prompt）。 就像和人沟通，话说不清楚，对方就很难理解你的意思。 AI也是一样，提示词给得越精准，它产出的结果就越符合你的预期。 这门和AI有效沟通的技术，就叫“提示词工程”（Prompt Engineering）。

今天我们就来聊聊，和AI打交道时，有哪些常见的英文缩写和专业术语，是你必须知道的。掌握了这些，能帮你更快地写出高质量的提示词。

一、 基础中的基础：必须认识的几个缩写

这几个词是AI领域的基石，虽然不是直接写在提示词里的，但理解它们，能帮你明白背后是怎么一回事。

• AI (Artificial Intelligence)：人工智能。这个不用多说，就是让机器像人一样思考和学习的技术。
• LLM (Large Language Model)：大语言模型。可以把它想象成一个读过海量书籍和网页的“大脑”，比如GPT系列就是典型的LLM。 它们通过学习庞大的文本数据来理解语言规律，然后根据你的提示生成内容。
• NLP (Natural Language Processing)：自然语言处理。这是一门让计算机能够理解和处理人类语言的学科。 我们能用日常说话的方式和AI交流，背后就是NLP技术在支撑。
• GPT (Generative Pre-trained Transformer)：生成式预训练变换模型。这是OpenAI开发的一系列著名的大语言模型。 它的名字里包含了三个关键点：“生成式”代表它能创造新内容；“预训练”意味着它在海量数据上预先学习过；“Transformer”是它所依赖的一种高效的神经网络架构。

二、 提示词技巧的核心术语：让AI更懂你

这部分是提示词工程的精髓，直接关系到你输出内容的质量。

• Zero-shot Prompting（零样本提示）
  这个很好理解，就是直接给AI下命令，不给任何例子。 比如你直接说：“把‘今天天气不错’翻译成英文。” AI会依靠它之前学到的知识来完成任务。 这种方式适合那些简单、明确的任务。

• One-shot / Few-shot Prompting（单样本/少样本提示）
  当你发现零样本提示效果不好，或者任务比较复杂时，就可以用这一招。 “Shot”在这里就是“例子”的意思。

  • One-shot 就是给一个例子。 比如：“把‘苹果’翻译成‘Apple’。现在，把‘香蕉’翻译成什么？”
  • Few-shot 就是给几个例子。 这种方法能让AI更清楚地了解你想要的格式、风格或逻辑。 比如，你想让AI帮你写产品宣传语，可以先给它几个你喜欢的例子，它就会模仿你的风格来创作。

• Chain-of-Thought (CoT) Prompting（思维链提示）
  这个技巧非常实用，尤其是在处理需要逻辑推理的复杂问题时，比如数学题或编程问题。 你不是直接问AI要答案，而是引导它一步一步地思考，把推理过程展示出来。

  • 怎么用？很简单，在你的提示词里加上一句“一步一步思考”或“请展示你的推理过程”。
  • 为什么有效？因为这强迫AI放慢速度，把一个大问题拆解成几个小步骤来解决，从而大大提高了准确率。 比如，PaLM模型在使用CoT后，在数学推理测试中的表现从17.9%提升到了58.1%。

• Self-Consistency（自我一致性）
  这个可以看作是CoT的加强版。它的做法是，让模型用多种不同的思维路径去解答同一个问题，然后选出那个出现次数最多的答案。 这就像让一群人独立解决一个问题，最后采纳多数人的意见一样，结果通常更可靠。研究表明，这个方法能显著提升推理任务的性能。

• Tree-of-Thoughts (ToT)（思维树）
  如果说CoT是单线程思考，那ToT就是多线程。它让模型在每一步都探索多种可能性，形成一个像树一样的思维分支。 模型会评估每个分支的优劣，然后选择最有希望的一条路继续深入，或者回溯到上一步。 这种方法适合解决那些没有唯一正确路径的复杂规划或设计问题。

三、 影响模型输出的“参数”术语

在使用一些AI工具的API或者高级设置时，你会看到这些参数。调整它们，可以精确控制AI的输出风格。

• Temperature（温度）
  这个参数控制着AI回答的“创造性”或“随机性”。

  • 低温度 (比如 0.1-0.3)：AI会更保守，倾向于选择最常见、最可能的词语。 输出结果会更稳定、更符合事实，适合需要准确性的任务，比如代码生成或事实问答。
  • 高温度 (比如 0.7-1.0)：AI会更大胆，尝试使用一些不那么常见的词语，回答会更有创意和多样性。 适合头脑风暴、写诗或创意写作等任务。

• Max Tokens（最大令牌数）
  这个参数用来限制AI生成内容的总长度。 “Token”是AI处理文本的最小单位，可以是一个单词、一个字符或一个词的一部分。 设定这个值可以避免AI回答过长或过短，同时也能帮你控制API的使用成本，因为很多服务是按Token数量收费的。

• Top-p (Nucleus Sampling)
  这个参数和Temperature有点像，都是用来控制回答的随机性。但它的方式是，设定一个概率阈值，让模型只在最可能的一小部分词汇中进行选择。 比如，top-p设为0.1，意味着模型只会考虑累积概率加起来达到10%的那些词。这是一种比调整温度更精细的控制方法。

• Frequency Penalty & Presence Penalty（频率和存在惩罚）
  这两个参数都是用来减少重复的。

  • Frequency Penalty：惩罚那些已经出现过的词，出现的次数越多，惩罚越重。这能降低模型重复同样词语的概率。
  • Presence Penalty：只要词语出现过一次，就进行惩罚。这鼓励模型引入新的话题和词汇。

四、 AI绘画领域的专用术语

如果你玩Stable Diffusion或Midjourney这类AI绘画工具，还会遇到一些特别的术语。

• –no：这是个很有用的参数，用来告诉AI你不想在画面里看到什么。比如，你想画一只猫，但不希望它有六条腿，就可以加上--no six legs。
• –sref (Style Reference)：在Midjourney里，这个参数可以让你上传一张参考图，AI会模仿这张图的风格来创作新画。
• –seed：种子值。每个AI生成的图像都有一个随机的种子值。如果你用同一个提示词和同一个种子值，就能生成几乎一模一样的图片。 这对于想在某个基础上微调图片非常有用。

掌握这些术语和缩写，并不是要让你成为一个理论专家，而是为了让你能更自如地驾驭AI这个工具。下次当你和AI对话时，不妨试试这些技巧，你会发现，它能变得更聪明、也更听话。