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随着文本生成图像的语言模型兴起SolidUI想帮人们快速构建可视化工具可视化内容包括2D,3D,3D场景从而快速构三维数据演示场景。SolidUI 是一个创新的项目旨在将自然语言处理NLP与计算机图形学相结合实现文生图功能。通过构建自研的文生图语言模型SolidUI 利用 RLHF (Reinforcement Learning Human Feedback) 流程实现从文本描述到图形生成的过程。
项目地址: https://github.com/CloudOrc/SolidUI
项目镜像地址: https://gitee.com/CloudOrc/SolidUI
社区官网: https://website.solidui.top
官网项目地址https://github.com/CloudOrc/SolidUI-Website
开始
明确目标你需要清晰的知道你想要从模型中得到什么样的输出。这将帮助你更好地设计你的提示。简单明了尽可能使你的提示简单明了。过于复杂或模糊的提示可能会导致模型产生混淆或无法理解的输出。试验迭代不要害怕试验不同的提示。如果第一次尝试没有得到你想要的结果那么尝试修改你的提示或者以不同的方式提出你的问题。分解复杂任务如果你有一个复杂的任务尝试将其分解成若干个更简单的子任务。然后你可以逐个解决这些子任务最后再将结果组合起来。使用上下文如果可能使用上下文来帮助模型理解你的提示。例如如果你正在问一个关于历史的问题那么在你的提示中包含一些相关的历史背景信息可能会有所帮助。设置适当的输出长度根据你的需求设置适当的输出长度。如果你希望得到更详细的答案可以设置较长的输出长度。如果你只需要简短的回答那么可以设置较短的输出长度。使用强制性指令如果你需要模型按照特定的方式回答可以在提示中包含这样的指令。例如你可以指定模型以列表形式或者使用特定的格式来回答 指令
使用命令和清晰的分隔符可以帮助模型更好地理解你的意图和背景。以下是一些示例 写作 指令### 写一篇关于环保的短文 这将告诉模型你需要一篇关于环保的短文。 分类 指令### 以下的动物是哺乳动物还是爬行动物狮子、乌龟、袋鼠 这将告诉模型你需要对这些动物进行分类。 总结 指令### 以下的段落进行总结 (然后插入你想要总结的段落) 这将告诉模型你需要对给定的段落进行总结。 翻译 指令### 将以下的句子翻译成法语Hello, how are you? 这将告诉模型你需要将给定的句子翻译成法语。 排序 指令### 按字母顺序对以下的单词进行排序apple, banana, cherry, date 这将告诉模型你需要按照字母顺序对给定的单词进行排序。
这些只是一些基本的示例你可以根据你的具体需求进行调整。记住不断地进行实验和调整是改进模型性能的关键。
具体
具体性和详细性是设计有效提示的关键。以下是一些例子展示如何设计提示以从文本中提取特定信息
指令### 在以下的段落中找到并提取所有的地名输入“虽然这些发展对研究人员来说是令人鼓舞的但仍有许多谜团。里斯本未知的香帕利莫德中心的神经免疫学家Henrique Veiga-Fernandes说“我们经常在大脑和我们在周围看到的效果之间有一个黑匣子。”“如果我们想在治疗背景下使用它我们实际上需要了解机制。””输出地点里斯本避免不精确
越直接信息传递就越有效。
例如你可能会给出这样的提示“解释提示工程的概念。保持解释简短只有几句话不要过于描述。”然而这个提示既不清楚也不具体。你应该把你的需求说得更详细比如“使用2-3句话向高中学生解释提示工程的概念。”
做还是不做
设计提示时的另一个常见技巧是避免说不要做什么而是说要做什么。这鼓励更具体化并关注导致模型产生良好响应的细节。 “我更喜欢喜剧和动作电影请给我推荐一些这两种类型的电影。” 明确地指出了我希望看到的电影类型。 如果成为贡献者
官方文档贡献。发现文档的不足、优化文档持续更新文档等方式参与社区贡献。通过文档贡献让开发者熟悉如何提交PR和真正参与到社区的建设。参考攻略https://github.com/CloudOrc/SolidUI/discussions/54代码贡献。我们梳理了社区中简单并且容易入门的的任务非常适合新人做代码贡献。请查阅新手任务列表https://github.com/CloudOrc/SolidUI/issues/12内容贡献发布SolidUI开源组件相关的内容包括但不限于安装部署教程、使用经验、案例实践等形式不限请投稿给小助手。例如https://github.com/CloudOrc/SolidUI/issues/10社区答疑积极在社区中进行答疑、分享技术、帮助开发者解决问题等 其他积极参与社区活动、成为社区志愿者、帮助社区宣传、为社区发展提供有效建议等
