Apakah Gesaan Negatif dalam AI?

Jawapan ringkas: Gesaan negatif memberitahu AI apa yang perlu dielakkan, yang membantu mengurangkan kabur, kekusutan, pengulangan atau hasil yang tidak senonoh. Ia penting kerana output menjadi lebih terkawal dan konsisten, terutamanya apabila titik kegagalan yang paling biasa mudah dikesan. Ia berfungsi dengan paling baik apabila anda memasangkan gesaan utama yang jelas dengan senarai pengecualian yang pendek dan disasarkan.

Kesimpulan utama:

Kawalan : Tentukan matlamat dahulu, kemudian sekat hanya hasil yang paling tidak diingini.

Kekhususan : Gantikan larangan yang samar-samar dengan pengecualian yang jelas seperti kabur, klise atau objek tambahan.

Keseimbangan : Pastikan gesaan negatif pendek supaya hasilnya kekal jelas tanpa menjadi mendatar.

Pengujian : Laraskan pengecualian selepas setiap larian apabila model terus mengulangi kesilapan yang sama.

Padankan : Padankan negatif dengan tugasan, sama ada imej, penulisan, balasan sokongan atau aliran kerja.

Apakah Gesaan Negatif dalam AI? Infografik

Artikel yang mungkin anda ingin baca selepas ini:

🔗 Apakah carian berkuasa AI dan cara ia berfungsi
Menerangkan carian pintar, kedudukan dan hasil yang diperibadikan menggunakan AI.

🔗 Adakah AI masih hidup? Apa yang dikatakan sains hari ini
Meneroka definisi kehidupan, kesedaran dan batasan AI hari ini.

🔗 Berapa banyak tenaga yang digunakan oleh AI dalam amalan
Menghuraikan kos latihan vs inferens, pusat data dan kecekapan.

🔗 Bilakah AI dicipta? Garis masa sejarah ringkas
Meliputi peristiwa penting daripada pengkomputeran awal hingga pembelajaran mesin moden.

Apakah Gesaan Negatif dalam AI? 🧠

Gesaan Negatif dalam AI ialah satu set arahan yang memberitahu model apa yang tidak boleh dijana.

Daripada hanya berkata:

"Cipta potret wanita yang realistik dalam cahaya lembut"

Anda juga boleh menambah:

"Tiada kabur"
"Tiada jari tambahan"
"Tiada gaya kartun"
"Tiada mata yang terpesong"
"Tiada teks di latar belakang"

Bahagian kedua itu ialah gesaan negatif.

Tugas utama gesaan negatif adalah untuk mengurangkan corak yang tidak diingini dalam output. Ia bertindak seperti penapis, atau mungkin lebih seperti pengawal di pintu kelab yang memutuskan artifak visual yang tidak masuk malam ini 🚪

Dalam penggunaan praktikal, gesaan negatif paling kerap muncul dalam:

Penjana imej AI
Sistem penjanaan teks
Alat pemindahan gaya
Aliran kerja penjanaan video
Penjanaan audio dalam beberapa kes
Saluran paip kejuruteraan pantas untuk kegunaan perniagaan

Walau bagaimanapun, ia bukanlah magik. Gesaan negatif tidak menjamin kesempurnaan. Ia menjauhkan model daripada hasil tertentu. Kadangkala dengan lembut. Kadangkala seperti troli beli-belah dengan roda yang patah.

Mengapa Gesaan Negatif dalam AI Sangat Penting 📌

Inilah yang dipelajari orang ramai dengan cepat - AI pandai meneka, tetapi meneka tidak sama dengan memahami.

Apabila anda menulis gesaan biasa, model cuba memenuhi permintaan berdasarkan corak yang telah dipelajarinya. Ini boleh membawa kepada hasil yang kukuh, tetapi ia juga boleh memperkenalkan sampah yang tidak pernah anda minta. Potret fantasi lembut menjadi kulit plastik yang terlalu licin. Gambaran produk yang bersih tiba-tiba mempunyai teks rawak yang terapung di sudut. Garis besar blog bertukar menjadi pengisi generik. Anda tahu coraknya.

Itulah sebabnya Gesaan Negatif dalam AI penting. Ia meningkatkan kawalan .

Ia membantu dengan:

Ketepatan - Anda menyempitkan ruang output
Ketekalan - Kurang kejutan rawak
Kawalan kualiti - Kurang pembersihan kemudian
Pengurusan gaya - Elakkan penampilan atau nada yang anda tidak suka
Pengurangan ralat - Buang kecacatan dan artifak biasa
Penjimatan masa - Output yang lebih baik dalam percubaan yang lebih sedikit

Dalam ujian saya sendiri, jurang antara gesaan yang baik dan gesaan yang diperhalusi dengan negatif selalunya lebih besar daripada yang dijangkakan oleh orang ramai. Menambah beberapa arahan "jangan sertakan" boleh terasa lebih berkesan daripada menambah sepuluh perkataan deskriptif tambahan. Bukan setiap masa, tetapi cukup kerap untuk dikira.

Apakah yang Membentuk Gesaan Negatif yang Baik dalam AI? ✅✨

Gesaan negatif yang baik bukan sekadar timbunan perkataan yang dilarang secara rawak. Ia disasarkan, khusus dan praktikal .

Gesaan negatif yang baik biasanya mempunyai ciri-ciri ini:

Berkaitan dengan output
- Jika anda mahukan potret yang realistik, negatif seperti "kartun, anime, perincian rendah" adalah masuk akal.
Tertumpu pada kemungkinan kesilapan
- Untuk tangan, muka, teks, anatomi, kabur dan kekusutan - ini adalah titik masalah yang biasa.
Cukup pendek untuk kekal jelas
- Senarai yang besar boleh menjadi sukar dikawal dan bercanggah.
Spesifik tanpa menjadi obsesif
- "Tiada jari tambahan" adalah lebih baik daripada "membuang semua ketidakteraturan biologi daripada struktur lampiran manusia." Ayuhlah sekarang.
Digandingkan dengan gesaan positif yang kuat
- Gesaan negatif berfungsi paling baik apabila AI juga tahu apa yang anda mahukan .

Gesaan negatif yang lemah selalunya kelihatan seperti ini:

Terlalu samar - "jadikannya lebih baik"
Terlalu luas - "tiada yang hodoh"
Terlalu bercanggah - “realistik tetapi tiada bayang, tiada tekstur, tiada perincian kulit”
Terlalu panjang - lambakan kata kunci tanpa henti tanpa struktur

Satu cara yang baik untuk memikirkannya ialah: gesaan positif menentukan destinasi, dan gesaan negatif mengalih keluar jalan yang anda tidak mahu AI lalui 🚗

Mungkin bukan metafora yang sempurna. Lebih seperti membuang laluan paya daripada GPS. Namun, ia masih berfungsi dengan baik.

Jadual Perbandingan - Cara Biasa Menggunakan Gesaan Negatif dalam AI 📊

Berikut ialah jadual perbandingan praktikal yang menunjukkan gaya gesaan negatif yang paling biasa dan di mana ia berfungsi paling baik, berdasarkan panduan gesaan imej , panduan kejuruteraan gesaan LLM dan panduan kejuruteraan gesaan API .

Gaya gesaan negatif	Terbaik untuk	Contoh perkataan	Mengapa ia berkesan	Kesilapan biasa
Penyingkiran artifak	Imej AI	"kabur, hingar, berkualiti rendah, berpiksel"	Mengurangkan kekusutan visual yang jelas dengan cepat	Menggunakan terlalu banyak istilah kualiti yang bertindih
Pembetulan anatomi	Potret, watak	"Jari tambahan, tangan yang rosak, muka yang herot"	Menyasarkan ralat figura manusia klasik	Terlupa untuk mengukuhkan gesaan potret utama
Pengecualian gaya	Arahan seni	“kartun, anime, gaya komik, terlalu tepu”	Mengekalkan output lebih dekat dengan nada visual yang dipilih	Gaya sekatan yang masih anda perlukan, dengan janggal
Pembersihan latar belakang	Gambar produk, mockup	"latar belakang berselerak, teks, tera air"	Membantu mengasingkan subjek dengan lebih baik	Meminta adegan terperinci sambil mengharamkan perincian
Pengecualian objek	Penjanaan pemandangan	"tiada kereta, tiada orang ramai, tiada haiwan"	Menghilangkan elemen yang tidak diingini secara langsung	Terlalu mengehadkan pemandangan sehingga terasa kosong
Kawalan nada untuk teks	Penulisan AI	"tiada slanga, tiada bahasa yang keterlaluan, tiada pengulangan"	Menajamkan suara dan kebolehbacaan	Kerana begitu tegas, tulisan itu kedengaran seperti kayu
Penapisan keselamatan atau jenama	Aliran kerja perniagaan	"tiada bahasa yang menyinggung perasaan, tiada politik"	Mengurangkan output berisiko dalam penggunaan profesional	Dengan mengandaikan ia menyelesaikan setiap kes pinggir
Kawalan format	Output berstruktur	"tiada jadual, tiada peluru berlebihan, tiada emoji"	Membantu apabila anda memerlukan format yang tepat	Bercanggah dengan format yang diminta... banyak berlaku

Lihat coraknya. Gesaan negatif terbaik tidak cuba mengawal segala-galanya. Ia menyelesaikan titik kegagalan yang paling mungkin.

Bagaimana Gesaan Negatif Berfungsi Di Sebalik Tabir ⚙️

Tanpa merayau terlalu jauh ke dalam rumpai, gesaan negatif mempengaruhi model dengan menghalang perkaitan tertentu semasa penjanaan .

Dalam alat imej, sistem melihat kedua-dua gesaan utama dan gesaan negatif dan cuba bergerak lebih dekat kepada satu sambil menjauhi yang lain. Itulah versi yang dipermudahkan, ya, tetapi ia membantu. Anggapkannya seperti memandu dengan sebelah tangan sambil menolak peta yang rosak dengan lembut dengan tangan yang lain. Dalam alat yang dibina pada Diffusers, permukaan API yang mendasarinya juga merangkumi medan seperti negative_prompt_embeds untuk kawalan jenis ini.

Dalam alat bahasa, arahan negatif membantu membentuk:

nada
struktur
topik terlarang
had gaya
kawalan pengulangan
tingkah laku pemformatan

AI pada asasnya mengimbangi pilihan.

Ini bermakna gesaan negatif bukanlah suis ajaib yang berasingan. Ia adalah sebahagian daripada ekosistem arahan . Yang juga menjelaskan mengapa ia boleh gagal apabila:

gesaan positif terlalu lemah
gesaan negatif terlalu panjang
arahan bercanggah
model itu tidak mengendalikan negatif dengan baik
permintaan itu terlalu rumit untuk satu hantaran

Dan ya, alatan yang berbeza bertindak balas secara berbeza. Sesetengah model imej menyukai gesaan negatif yang bersih. Yang lain pula lebih kurang mengangkat bahu dan melakukan apa sahaja yang telah ditetapkan untuk mereka lakukan. AI boleh menjadi tajam dan degil dalam masa yang sama 😬

Gesaan Negatif dalam AI untuk Penjanaan Imej 🎨🖼️

Di sinilah istilah ini paling kerap digunakan.

Apabila orang bercakap tentang Gesaan Negatif dalam AI , mereka biasanya bermaksud penjanaan imej . Itu masuk akal kerana model imej terkenal kerana mengulangi beberapa kesilapan klasik:

anggota badan tambahan
tangan yang cacat
mata pelik
objek yang digandakan
tekstur berlumpur
teks rawak
perincian rendah
pendedahan berlebihan
komposisi yang berselerak

Jadi jika gesaan anda ialah:

"Potret sinematik seorang kesatria dalam cahaya keemasan"

Anda mungkin menambah gesaan negatif seperti:

“kabur, jari tambahan, muka herot, anatomi teruk, perincian rendah, teks, tera air, dipangkas”

Itu memberitahu sistem apa yang perlu dielakkan semasa menjadikan kesatria itu sebagai objek.

Gesaan negatif imej yang baik sering menyasarkan:

Isu anatomi
- tangan yang rosak, jari tambahan, anggota badan yang bercantum
Isu kualiti
- berkualiti rendah, kabur, bising, berpiksel
Isu komposisi
- dipangkas, subjek pendua, kekusutan di luar pusat
Ketidakpadanan gaya
- kartun, anime, kulit yang tidak realistik, terlalu tepu
Artifak sesat
- tera air, teks, logo, bingkai

Tetapi jangan keterlaluan

Ramai pengguna membuang senarai gesaan negatif gergasi yang mereka salin dari suatu tempat. Kadangkala itu membantu. Kadangkala ia seperti membaling enam belas selimut ke atas lampu dan tertanya-tanya mengapa bilik itu kelihatan malap.

Gesaan negatif yang panjang boleh:

mengelirukan model
melemahkan kreativiti
ratakan tekstur
keluarkan butiran yang baik
cipta output steril

Jadi ya, gunakannya - gunakan sahaja dengan niat.

Gesaan Negatif dalam AI untuk Penulisan dan Chatbot ✍️💬

Gesaan negatif bukan sahaja untuk imej. Ia juga berkesan dalam sistem penulisan, chatbot, pembantu sokongan dan aliran kerja kandungan .

Untuk teks, gesaan negatif boleh memberitahu model untuk mengelakkan:

pengulangan
klise
jargon
bahasa jualan yang agresif
emoji
peluru berlebihan
spekulasi
tuntutan yang tidak disokong
topik atau nada tertentu

Contohnya, daripada hanya berkata:

“Tulis penerangan produk untuk pembuat kopi premium”

Anda boleh menambah:

"Jangan kedengaran memaksa"
"Elakkan dakwaan yang keterlaluan"
"Tiada frasa pengisi"
"Tiada jargon korporat"
"Jangan gunakan klise seperti pengubah keadaan atau canggih"

Itu mengubah nada sepenuhnya.

Gesaan negatif untuk menulis adalah berguna apabila anda mahu:

suara jenama yang lebih bersih
frasa generik yang lebih sedikit
nada yang lebih profesional
pemformatan yang lebih mudah dibaca
kurang pengulangan
output yang lebih selamat untuk pasukan dan pelanggan

Saya rasa kes penggunaan ini dipandang rendah. Semua orang bercakap tentang seni AI yang cantik, yang mana adil, kerana ia menarik dan mudah diingati. Tetapi bagi profesional yang bekerja, kawalan nada dalam penulisan adalah tempat gesaan negatif secara senyap-senyap mendapatkan makanan mereka 🍽️

Kesilapan Biasa yang Dilakukan Orang Ramai dengan Gesaan Negatif dalam AI 🚫

Dorongan negatif kelihatan lebih mudah daripada yang sebenarnya.

Berikut adalah kesilapan yang paling biasa.

1. Terlalu samar-samar

Contoh buruk:

"Tiada benda buruk"

AI tidak mempunyai sasaran yang kukuh di sana. "Buruk" hampir tidak bermaksud apa-apa.

Lebih baik:

"Tiada kabur, tiada herotan, tiada objek tambahan"

2. Bercanggah dengan gesaan utama

Jika anda meminta:

"Pasaran fantasi yang sangat terperinci"

Dan gesaan negatif anda mengatakan:

"tiada kekusutan, tiada orang ramai, tiada perincian latar belakang"

Nah... awak telah mungkir permintaan awak sendiri.

3. Memenuhi terlalu banyak kata kunci

Senarai yang disalin secara besar-besaran kadangkala boleh berkesan, tetapi selalunya ia menjadi kembung. Model itu hilang kejelasan. Ia seperti cuba mengarah filem dengan menjerit 80 not sekaligus 🎬

4. Menggunakan negatif tanpa kejelasan positif

Gesaan negatif tidak dapat menyelamatkan idea yang lemah. Ia boleh memperhalusi gesaan yang baik, ya. Ia tidak boleh menciptanya secara ajaib.

5. Dengan mengandaikan setiap model mentafsir istilah dengan cara yang sama

Satu sistem bertindak balas dengan kuat terhadap "kualiti rendah." Satu lagi mengabaikannya. Satu mengambil berat tentang "tangan yang cacat." Satu lagi hampir tidak berkelip. Pengujian adalah penting.

6. Cuba mengawal setiap piksel atau ayat

Terlalu banyak kawalan boleh menghabiskan jangka hayat output. Bersih itu bagus. Mati itu tidak. Ada perbezaannya.

Contoh Praktikal Gesaan Negatif dalam AI 🔍

Contohnya menjelaskan perkara ini, jadi berikut adalah beberapa contohnya.

Contoh 1 - Potret realistik

Gesaan utama:
Potret jarak dekat yang realistik seorang wanita dalam cahaya tingkap yang lembut, tekstur kulit semula jadi, kedalaman medan yang cetek

Gesaan negatif:
kabur, jari tambahan, mata herot, kulit plastik, terlebih tepu, kartun, teks, tera air

Mengapa ia berfungsi:
Ia melindungi realisme dan menyekat ralat visual yang paling biasa.

Contoh 2 - Foto produk

Gesaan utama:
Gambar produk minimalis jam tangan pintar hitam pada latar belakang putih, pencahayaan studio

Gesaan negatif:
kekusutan, pantulan, objek tambahan, teks, herotan logo, perincian rendah, kekusutan bayang-bayang

Mengapa ia berfungsi:
Ia memastikan bingkai mudah dan bersih secara komersial.

Contoh 3 - Penulisan blog

Gesaan utama:
Tulis pengenalan blog yang berguna tentang produktiviti pejabat di rumah dengan nada pakar yang mesra

Gesaan negatif:
tiada bahasa yang dilebih-lebihkan, tiada klise, tiada pengulangan, tiada frasa robotik, tiada janji yang dibesar-besarkan

Mengapa ia berfungsi:
Ia menghalang pengisi yang berbunyi AI generik dan memastikan salinannya lebih semula jadi.

Contoh 4 - Respons sokongan pelanggan

Gesaan utama:
Draf balasan sokongan yang sopan untuk penghantaran yang tertangguh

Gesaan negatif:
jangan salahkan pelanggan, tiada nada defensif, tiada jargon undang-undang, tiada permohonan maaf kosong yang diulang dua kali

Mengapa ia berkesan:
Ia meningkatkan profesionalisme dan nada emosi.

Lihat bagaimana gesaan negatif ini tidak rawak. Setiap satu terikat dengan risiko kegagalan sebenar.

Bila Anda Tidak Sepatutnya Terlalu Bergantung Pada Gesaan Negatif 🪫

Gesaan negatif memang berharga, tetapi ia tidak selalunya menjadi bintang rancangan itu.

Kadangkala adalah lebih bijak untuk menambah baik gesaan utama.

Berhati-hati apabila:

permintaan anda sudah terlalu ketat
output model terasa rata dan tidak bermaya
senarai negatif anda lebih panjang daripada gesaan sebenar
alat itu hampir tidak bertindak balas terhadap pemberat negatif
anda belum menguji versi gesaan yang lebih ringkas terlebih dahulu

Banyak keputusan lemah yang dipersalahkan kepada AI hanyalah arahan yang tidak jelas tentang pemakaian cermin mata hitam. Gesaan teras yang lebih baik selalunya membetulkan lebih banyak daripada timbunan negatif yang lain.

Jadi pendekatan yang seimbang berfungsi dengan baik:

Mulakan dengan gesaan utama yang jelas
Tambahkan beberapa istilah negatif yang disasarkan
Ujian
Perhalusi berdasarkan apa yang salah

Proses itu mengatasi lambakan gesaan rawak hampir setiap masa.

Cara Menulis Gesaan Negatif yang Lebih Baik dalam AI Langkah demi Langkah 🛠️

Berikut adalah proses mudah yang boleh anda praktikkan.

Langkah 1 - Tentukan hasil yang diingini

Tanya diri anda:

Apa yang saya cuba cipta?
Gaya, nada atau format apa yang saya mahukan?

Langkah 2 - Ramalkan kemungkinan kegagalan

Fikirkan tentang apa yang biasanya tidak kena.

anatomi yang pelik?
imej bising?
teks berulang?
nada luar jenama?

Langkah 3 - Tulis pengecualian khusus

Tukarkan kegagalan yang mungkin berlaku itu kepada negatif langsung.

"tiada kabur"
"tiada slanga"
"tiada tangan tambahan"
"tiada teks latar belakang"

Langkah 4 - Pastikan senarai ringkas

Mulakan secara kecil-kecilan. Anda sentiasa boleh menambahnya kemudian.

Langkah 5 - Uji dan laraskan

Jika AI terus melakukan satu kesilapan, sasarkan kesilapan itu dengan lebih jelas. Jika hasilnya menjadi terlalu kaku, keluarkan beberapa sekatan.

Templat mini yang praktikal

Untuk imej:

Gesaan utama: subjek + gaya + pencahayaan + komposisi
Gesaan negatif: isu anatomi + ketidakpadanan gaya + penyingkiran artifak

Untuk penulisan:

Gesaan utama: matlamat + khalayak + nada + struktur
Gesaan negatif: nada yang diharamkan + pemformatan yang diharamkan + klise yang diharamkan + kawasan risiko

Tiada yang mewah. Praktikal sahaja.

Nota Penutup tentang Gesaan Negatif dalam AI 🌟

Jadi, apakah Gesaan Negatif dalam AI .

Ia adalah bahagian gesaan di mana anda memberitahu model apa yang perlu dielakkan. Itulah definisi yang jelas. Tetapi dalam praktiknya, ia lebih daripada itu. Ia adalah alat kawalan. Penapis kualiti. Cara untuk mengurangkan karut sebelum ia muncul. Tidak sempurna, tidak mutlak, tetapi benar-benar berkuasa.

Cara paling bijak untuk menggunakannya adalah dengan tidak membina tapak perkuburan kata kunci yang besar dan menampalnya di merata tempat. Ia adalah dengan melihat apa yang terus berlaku, kemudian menyekat masalah tersebut dengan arahan yang tenang dan khusus.

Itulah titik manisnya.

Secara ringkasnya

Gesaan Negatif dalam AI memberitahu model apa yang tidak boleh dijana
Ia amat berguna untuk penjanaan imej , penulisan dan kawalan aliran kerja.
Gesaan negatif yang baik adalah khusus, relevan dan ringkas
Gesaan negatif yang buruk adalah samar-samar, kembung atau bercanggah
Hasil terbaik datang daripada menggabungkan gesaan utama yang kuat dengan gesaan negatif yang disasarkan
Pengujian penting - model yang berbeza bertindak balas secara berbeza

Sebaik sahaja anda mula menggunakan arahan negatif dengan baik, kembali ke langkah seterusnya boleh terasa seperti memasak tanpa garam. Bukan mustahil. Cuma sedikit menjengkelkan, dan hasilnya lebih rata daripada yang sepatutnya

Soalan Lazim

Apakah gesaan negatif dalam AI, dan apakah perbezaannya dengan gesaan biasa?

Gesaan biasa memberitahu model apa yang perlu dicipta, manakala gesaan negatif memberitahunya apa yang perlu dielakkan. Dalam praktiknya, ini bermakna anda bukan sahaja menerangkan matlamat, tetapi juga menyekat corak kegagalan biasa. Artikel ini membentangkannya sebagai lapisan kawalan yang mengurangkan gaya, artifak atau tingkah laku yang tidak diingini dan bukannya menggantikan gesaan utama.

Mengapakah Gesaan Negatif dalam AI meningkatkan kualiti output dengan begitu banyak?

Gesaan Negatif dalam AI membantu menyempitkan ruang output, yang menjadikan keputusan lebih tepat dan konsisten. Daripada membiarkan model meneka terlalu luas, anda membimbingnya menjauhi masalah kabur, kekusutan, pengulangan atau ton yang sering muncul secara lalai. Ini biasanya membawa kepada kurang pembersihan, kurang percubaan semula dan output yang lebih kuat dalam lebih sedikit hantaran.

Bilakah saya perlu menggunakan gesaan negatif untuk penjanaan imej AI?

Gunakannya apabila model cenderung mengulangi kesilapan seperti jari tambahan, wajah yang herot, tekstur berlumpur, teks rawak atau latar belakang yang berselerak. Ia amat berguna untuk potret, gambar produk dan pemandangan yang bergaya di mana kecacatan kualiti mudah dikesan. Pendekatan yang paling berkesan adalah dengan menyasarkan masalah visual tepat yang paling mungkin muncul.

Bolehkah gesaan negatif membantu penulisan AI kedengaran kurang robotik atau berulang?

Ya, artikel tersebut menjelaskan bahawa gesaan negatif berharga untuk teks dan juga imej. Dalam aliran kerja penulisan, ia dapat mengurangkan klise, pengisi, jargon, pengulangan dan bahasa yang dibesar-besarkan. Ini menjadikannya berguna untuk suara jenama, balasan sokongan, pengenalan blog dan kandungan lain yang mana nada dan kebolehbacaan penting.

Bagaimanakah saya menulis Gesaan Negatif yang baik dalam AI tanpa merumitkannya?

Mulakan dengan hasil yang anda inginkan, kemudian kenal pasti beberapa perkara yang paling mungkin salah. Tukarkan risiko tersebut kepada pengecualian yang pendek dan khusus seperti "tiada kabur," "tiada slanga," atau "tiada objek tambahan" dan bukannya arahan yang samar-samar seperti "jadikannya lebih baik." Gesaan Negatif yang baik dalam AI kekal relevan, disasarkan dan cukup ramping untuk kekal jelas.

Apakah kesilapan paling biasa yang dilakukan oleh orang ramai dengan gesaan negatif?

Kesilapan terbesar adalah bersikap samar-samar, bercanggah dengan gesaan utama, memasukkan terlalu banyak kata kunci dan mengharapkan kata-kata negatif untuk menyelamatkan idea yang lemah. Satu lagi isu biasa ialah cuba mengawal setiap perincian, yang boleh menjadikan hasilnya terasa hambar atau steril. Artikel itu juga memberi amaran bahawa model yang berbeza mungkin mentafsirkan istilah yang sama dengan sangat berbeza.

Mengapakah gesaan negatif yang sama berfungsi dengan baik dalam satu alat AI dan kurang berkesan dalam alat lain?

Kerana gesaan negatif adalah sebahagian daripada sistem arahan model yang lebih luas, bukan suis ajaib universal. Sesetengah alat bertindak balas dengan kuat terhadap istilah seperti "berkualiti rendah" atau "tangan yang teruk," sementara yang lain hampir tidak bertindak balas. Inti artikel ini praktikal: uji pada model yang anda gunakan dan bukannya menganggap perkataan yang sama akan dipindahkan dengan bersih ke mana-mana.

Patutkah saya menyalin senarai gesaan negatif yang besar daripada orang lain?

Biasanya itu bukanlah tempat terbaik untuk bermula. Senarai yang disalin panjang lebar boleh mengelirukan model, melemahkan kreativiti, meratakan butiran atau menimbulkan percanggahan yang tidak anda perhatikan. Kaedah yang lebih dipercayai adalah bermula dengan senarai pendek yang terikat dengan titik kegagalan khusus anda, kemudian laraskan berdasarkan apa yang sentiasa menjadi kesilapan model.

Bilakah lebih baik untuk menambah baik gesaan utama daripada menambah lebih banyak negatif?

Jika permintaan anda sudah terhad, output terasa tidak bermaya, atau senarai negatif anda lebih panjang daripada gesaan itu sendiri, gesaan utama mungkin perlu diperbaiki terlebih dahulu. Gesaan negatif memperhalusi arah yang baik, tetapi ia tidak menggantikannya. Artikel ini mengesyorkan untuk menjelaskan subjek, gaya, nada dan format sebelum menambah lebih banyak pengecualian.

Apakah aliran kerja mudah untuk menguji Gesaan Negatif dalam AI dalam projek sebenar?

Mulakan dengan gesaan utama yang jelas yang mentakrifkan subjek, gaya, nada atau struktur. Tambahkan hanya beberapa negatif yang disasarkan berdasarkan kemungkinan kesilapan, kemudian uji dan periksa apa yang masih salah. Dari situ, perhalusi pengecualian tertentu dan bukannya menambah lebih banyak kata kunci. Gelung langkah demi langkah itu dibentangkan sebagai cara paling praktikal untuk meningkatkan hasil secara konsisten.

Negara/rantau