大家好，我是元壤教育的张涛，一名知识博主，专注于生成式人工智能（AIGC）各领域的研究与实践。我喜欢用简单的方法，帮助大家轻松掌握AIGC应用技术。我的愿景是通过我的文章和教程，帮助1000万人学好AIGC，用好AIGC。

在这一章里，我们要探索一下生成式人工智能，看看它在提示词工程中扮演的角色（嗯？听起来又熟悉又陌生的感觉……）。

那么啦，生成式人工智能到底是啥呢？咱们来捋一捋。生成式人工智能嘛，就是那些玩意儿，不专门处理现有数据，而是擅长创造新的东西，比如图像、文字或声音。

我们要深挖生成式人工智能模型，特别是那些擅长生成文本的，看看它们在提示词工程中的大显身手，以及如何调教它们适用于各种自然语言处理任务。

好啦，让我们直接开始学习吧！

生成式语言模型

生成式语言模型就是那些能够生拉硬拽地创造出一大堆文本的东东，比如GPT-3之类的家伙，因为它们可以生成连贯而有上下文的文字而备受瞩目。

这些生成式语言模型可用于各种任务，比如写文章、翻译、写总结等等。它们通过针对自定义提示词创造文本，为提示词工程打下了坚实的基础。

调教生成式语言模型

微调，嗯，就像是给预训练的语言模型来个特别定制，让它适应特定任务或领域，用那领域的数据来训练它。

提示词工程师可以用特别的数据集来微调生成式语言模型，造就出在特定任务上表现出色的提示型语言模型。

定制模型响应

创意写作和叙事

语言翻译

多模态提示词

道德考虑

未来方向

结论

在这一章里，我们深入探讨了生成式人工智能在提示词工程中的重要作用，以及生成式语言模型是如何成为上下文感知回应的强大基石。通过微调生成式语言模型，量身定制的提示词来定制模型响应，提示词工程师可以为各种应用创造出交互式、动态的语言模型。

从创意写作到语言翻译，再到多模态交互，生成式人工智能在提升用户体验、促进用户和语言模型共同创作方面功不可没。随着提示词工程的不断发展，生成式人工智能必将在塑造人机交互和自然语言处理应用的未来中扮演重要角色。

写在最后