不同的AI模型对提示词格式有什么不同的要求？

不同的AI模型对提示词的格式要求确实不一样，这背后是有原因的。简单说，就是每个模型的“性格”和“特长”都不同。它们被训练的方式、使用的数据、还有底层的技术架构都不一样，所以你跟它们沟通的方式也得跟着变。把同一个提示词扔给不同的AI，出来的结果可能天差地别。

我们先从最常见的语言模型（LLMs）说起，比如GPT系列和Claude系列。

对于像GPT-4这样的模型，你可以把它想象成一个知识渊博但需要明确指令的助理。它喜欢结构化、清晰、包含上下文的提示词。如果你只是模糊地问一个问题，它可能会给你一个同样模糊的答案。但是，如果你把要求说得特别具体，它就能做得很好。

举个例子，假设你想要一份关于“可持续农业”的报告大纲。

一个不怎么好的提示词可能是：“写一个关于可持续农业的报告大纲。”

GPT-4会给你一个结果，但可能很普通，没什么亮点。

一个更好的提示词应该这样写：
“角色：你是一位农业经济学家，专门研究可持续发展。
任务：为一篇面向大学生的研究报告，撰写一份关于‘可持续农业实践’的详细大纲。
格式要求：
* 使用Markdown格式。
* 大纲应包含三个主要部分：引言、核心实践、结论。
* 在‘核心实践’部分，至少要涵盖三个子主题：轮作、节水灌溉、生物多样性保护。
* 在每个子主题下，列出三个具体的要点。
目标受众：对农业知识有限的大学生，所以请使用简单易懂的语言，避免过多专业术语。”

你看，这个提示词提供了角色、任务、具体格式和目标受众。这种结构化的方式让GPT-4能准确理解你的需求，输出的结果质量会高很多。它知道自己要扮演什么角色，要写给谁看，以及内容的具体结构应该是什么样的。这就是所谓的“角色扮演提示法”（Role-Playing Prompting）。

再比如，你可以给它提供示例，这叫“小样本提示”（Few-shot Prompting）。如果你想让它帮你把复杂的科学概念简化，你可以先给它一两个例子。

例如：“把下面这句话用简单的语言解释一下。
复杂句：光合作用是植物、藻类和某些细菌利用光能，将二氧化碳和水转化成葡萄糖和氧气的过程。
简化句：植物吃饭的过程叫光合作用，它们吸收阳光、空气和水，然后给自己制造养料，顺便还吐出我们呼吸需要的氧气。

现在，请用同样的方式简化这句话：‘线粒体是细胞的动力工厂，它通过细胞呼吸作用将营养物质转化为三磷酸腺苷（ATP）。’”

通过提供一个范例，你其实是在教AI你想要的输出风格和格式，它会模仿你的例子来完成新任务。

而对于Claude模型，很多人发现它在处理长文本和遵循复杂指令方面表现很不错。它的上下文窗口比较大，意味着你可以给它非常长的背景资料，然后让它基于这些资料来回答问题或完成任务。比如，你可以把一篇几千字的PDF文档内容直接粘贴给它，然后要求它总结要点、提取关键数据或者回答关于文档的具体问题。

跟GPT类似，清晰的指令对Claude也很重要。使用XML标签来框定不同的指令部分，是一种对Claude很有效的技巧。

例如：
“<document>
[这里粘贴你的长篇文档内容…]
</document>

<instructions>
请你阅读上面<document>标签里的文章，并完成以下任务：
1. 用不超过200字的段落总结文章的核心观点。
2. 列出文章中提到的所有数据，并说明数据来源。
3. 找出作者提出的三个主要挑战，并用列表形式呈现。
</instructions>”

这种用标签把文档和指令分开的方式，能帮助Claude准确地识别哪些是背景材料，哪些是它需要执行的任务，减少了混淆的可能性。

现在我们再聊聊图像生成AI，比如Midjourney和Stable Diffusion。它们的提示词逻辑和语言模型完全是两回事。

Midjourney的提示词更像是艺术创作的“咒语”。它不那么注重语法结构，而是由一连串的关键词和参数组成。你越能用精准、有画面感的词语来描述你想要的图像，效果就越好。

一个简单的Midjourney提示词可能是：“a cute cat”。这会生成一张猫的图片，但非常普通。

一个更高级的提示词是这样的：
“A fluffy ginger cat sleeping on a stack of old books in a cozy library, soft morning light filtering through the window, cinematic lighting, detailed fur, photorealistic, --ar 16:9 --style raw”

我们来拆解一下这个提示词：
* 主体 (Subject): A fluffy ginger cat sleeping on a stack of old books (一只毛茸茸的姜黄色猫睡在一堆旧书上)。这是画面的核心内容。
* 环境 (Environment): in a cozy library, soft morning light filtering through the window (在一个舒适的图书馆里，柔和的晨光从窗户透进来)。这为画面设定了场景和氛围。
* 风格与细节 (Style & Details): cinematic lighting, detailed fur, photorealistic (电影感的灯光，细节丰富的毛发，照片级真实感)。这些词定义了图像的艺术风格和质感。
* 参数 (Parameters): --ar 16:9 指定了画面的长宽比是16:9。 --style raw 则要求模型使用更写实的风格，减少Midjourney自身的艺术美化。

对于Midjourney来说，词语的顺序也很重要。一般来说，越靠前的词权重越高。 所以，你得把最重要的描述放在最前面。

而Stable Diffusion则给了用户更大的控制权，但提示词也更复杂。它支持更精细的权重控制和“负面提示词”（Negative Prompts）。

一个典型的Stable Diffusion提示词可能长这样：

Prompt (正面提示词):
“masterpiece, best quality, (photorealistic:1.3), a beautiful woman with long flowing red hair, sitting by a lake, serene, detailed face, soft lighting, sharp focus”

Negative Prompt (负面提示词):
“(deformed, distorted, disfigured:1.3), poorly drawn, bad anatomy, wrong anatomy, extra limb, missing limb, floating limbs, (mutated hands and fingers:1.4), disconnected limbs, mutation, mutated, ugly, disgusting, blurry, amputation, watermark, text, signature”

我们来看看这里的门道：
* 质量词 (Quality Tags): masterpiece, best quality 这类词是社区里流传下来的，用来告诉模型生成高质量的图片。
* 权重控制 (Weighting): (photorealistic:1.3) 这个语法的意思是，加强 photorealistic 这个词的权重，让它比其他词更重要1.3倍。这能让画面更趋向于照片真实感。
* 负面提示词 (Negative Prompts): 这是Stable Diffusion一个很有用的功能。 你在这里列出所有不希望在画面里出现的东西。比如 deformed (畸形), blurry (模糊), extra limb (多余的肢体)。 特别是手部，AI画手经常出错，所以很多人会用 (mutated hands and fingers:1.4) 来强调不要画出奇怪的手。

所以你看，写Stable Diffusion的提示词，更像是在编程，你需要精确地告诉它要什么，不要什么，甚至还要调整每个要求的“重要性”。

总结一下，不同AI模型对提示词的要求不同，源于它们的设计目标和工作原理。

• 对于GPT和Claude这类语言模型：关键是清晰、结构化和提供上下文。把你的要求拆解成具体的步骤，告诉它扮演什么角色，甚至给它一个范例，都能让结果变得更好。使用标签来组织复杂信息对Claude尤其有效。
• 对于Midjourney这类图像模型：核心是用关键词堆砌画面感。不用在乎语法，而是要用描述性的词汇来描绘主体、环境、氛围和艺术风格。词语的顺序和参数的运用是关键。
• 对于Stable Diffusion这类更具技术性的图像模型：你需要更精确地控制。除了描述画面，你还要学会使用权重来强调重点，并且利用负面提示词来排除不想要的结果。

所以，下次你使用一个AI模型之前，最好先花点时间了解一下它的“脾气”。不能想当然地把在一个模型上用得好的提示词，直接搬到另一个模型上。你需要根据模型的特点来调整沟通方式，就像和不同性格的人打交道一样，用对方听得懂的语言去交流，才能得到你想要的结果。