多模态AI的发展现状 2024年，多模态AI技术迎来了快速发展的一年。从OpenAI发布的GPT-4o，到谷歌的Gemini系列，再到国内的通义千问和智谱AI的CogVLM，多个重磅模型相继问世。这些模型不仅可以处理文字，还能理解语音、图片和视频等多种模态信息，极大地扩展了AI的应用场景。 在语音情感AI方面，除了Hume AI，字节跳动的Seed-TTS和ChatTTS等产品也表现出色，甚至能做到以假乱真。此外，OpenAI的Sora引发了广泛关注，国内开源社区迅速跟进，推出了OpenSora、清华的Vidu和快手的Kling模型，极大提升了视频生成的能力。 随着大模型技术的进步和使用成本的下降，AI的大众化普及正在逐步实现。例如，字节跳动、智谱AI、阿里通义和百度文心一言等纷纷宣布降价，某些小参数模型甚至免费开放给开发者使用。这些变化扫清了AI普及的障碍，使得更多人能够接触和使用这些先进技术。 怎样写好多模态提示词 在多模态AI的实际应用中，提示词的编写至关重要。以下是几种写好多模态提示词的方法及其详细分析。 1. 清晰准确的表述 在提示词中，必须明确、详细地描述要获取的信息，以确保AI理解无误。例如，在进行发票内容识别时，如果不明确说明需要获取全部信息，AI可能会选择性地提取部分信息，导致结果不稳定。通过在提示词中强调“获取全部信息”，可以显著提升AI提取信息的完整性和准确性。 示例： 提示词：“请提取这张发票中的所有信息，包括日期、金额、发票号和商家名称。” 2. 角色法 赋予AI一个特定的角色可以提升其任务执行效果。例如，在图片计数任务中，直接让AI数图片中的狗可能会出错，但如果让AI扮演一个“计数大师”，其表现会更好。 示例： 提示词：“作为一名计数大师，请数一数这张图片中有多少条狗。” 3. 示例法（Few-shot Learning） 提供示例可以帮助AI更好地理解任务。例如，给AI提供两张已知结果的图片，再让其识别第三张图片，可以显著提高识别准确性。 示例： 提示词：“以下是两张标注了速度的图片，请根据这两张图片的示例，识别第三张图片中的速度。” 4. 指定输出格式 明确指定期望的输出格式，可以帮助AI更准确地提取和组织信息。例如，在发票识别任务中，指定输出格式为JSON，可以提高信息提取的精确度和一致性。 示例： 提示词：“请将这张发票的信息提取为JSON格式，包括‘日期’、‘金额’、‘发票号’和‘商家名称’。” 5. 标记提示法 标记提示法是在多模态提示词中特有的一种方法，通过对图片或视频中的关键部分进行标记（如红框、红叉），可以有效减少AI的幻觉问题，并提高其理解能力。 示例： 提示词：“请分析这张图表，红叉标记的部分没有数据。” 6. 自动化标记 使用目标检测和语义分割模型（如YOLOv10和SAM）自动对图片进行标记，可以进一步提高多模态AI的理解和生成能力。通过对图片中所有物体进行标记，提升了AI对复杂场景的理解能力。 示例： 提示词：“请使用YOLOv10模型对这张图片进行标记，并输出所有标记物体的类别和位置。” 结论 多模态AI技术的迅猛发展为各行各业带来了无限可能。然而，要充分发挥这些技术的潜力，编写高质量的多模态提示词至关重要。通过清晰准确的表述、角色法、示例法、指定输出格式、标记提示法和自动化标记等方法，可以显著提升多模态AI的理解和生成能力，为实际应用提供更为可靠的支持。 未来，随着多模态AI技术的不断进步和提示词工程的完善，AI将在更多领域展现出强大的能力，推动社会各方面的智能化发展。 |
