什么是负面提示？
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什么是负面提示或消极提示？ 人工智能（AI）中的消极提示是用户向软件、应用程序或成像器提供的文本指令，要求其在创建内容时避免使用某些功能，以免产生不需要的或脱离文本的结果。
See_also: 2023年最好的vlog相机这些负面提示是用来教人工智能不要做什么或说什么，以确保它产生更准确和相关的结果。 在成像中使用负面提示的一个例子是，当我们想创建一个特定物体的图像，但想排除该物体的一些特定特征。
例如，如果我们想生成汽车图像，但我们想防止人工智能模型生成具有特定颜色的汽车，如绿色或紫色。 在这种情况下，我们可以使用负面提示来指示人工智能模型不要在生成的图像中包含这些颜色。
为了创建这些负面提示，我们可以用一组汽车图像来训练人工智能模型，并在这些图像上标注我们不希望包括的颜色。 这有助于模型理解这些颜色在生成的图像中是不受欢迎的。
另一个例子是在人脸图像生成中，我们可以使用负面提示来指示人工智能模型避免生成不理想的特征，如疤痕或胎记。
为了做到这一点，我们可以向模型提供具有这些特征的人脸示例图像，并将其标记为 "不需要的"。 人工智能模型将学习避免在生成的图像中产生这些特征。
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Lexica相机有一个特定的对话框来插入负面的提示信息
负面提示可用于各种人工智能应用，如图像分类、语言翻译和情感分析。 在许多情况下，它们有助于避免不相关或可能被视为冒犯或不适当的结果。 例如，如果我们为一家销售素食产品的公司创建一个聊天机器人模型，我们可以使用负面提示，防止机器人推荐含有动物成分的产品。
另一个例子是在语言翻译中。 假设我们正在训练一个人工智能模型，将文本从英语翻译成葡萄牙语，但我们想防止它翻译出粗俗的词汇或脏话。
在这种情况下，我们可以提供负面提示，指示模型不要翻译这些词，而是提供一个适当的翻译，或者干脆省略这个词。 这些负面提示有助于确保翻译的准确性和适合目标受众。
如何在人工智能中使用负面提示？
为了在人工智能中使用负面提示，有必要确定应该避免的结果，并创建一个可能导致这些结果的单词或短语列表。 然后，这些负面提示可以被添加到人工智能算法或模型中，以防止系统产生不希望的结果。
在人工智能中使用负面提示的另一个例子是在图像分类中。 假设我们有一个训练有素的人工智能来识别图像中的动物，但我们想防止它把宠物归类为野生动物。
在这种情况下，我们可以创建负面提示，指示模型不要将 "狗 "或 "猫 "等动物识别为野生动物，尽管它们可能具有与其他野生动物如狮子或老虎相似的特征。
为了创造这些负面的提示，我们可以向模型提供宠物的示例图片，并在这些图片上标注 "非野生动物 "的类别。 这些图片帮助模型理解这些动物不应该被归类为野生动物。
重要的是要记住，负面提示的有效性取决于训练数据的质量和人工智能模型的总体准确性。 因此，必须不断监测模型性能，并在必要时调整负面提示。
为什么使用负面提示？
负面提示是确保人工智能应用中结果的准确性和相关性的重要工具。 它们允许系统接受训练以避免不需要的结果，提高所产生结果的整体质量。
然而，重要的是要记住，负面提示的正确实施需要技术知识和数据科学技能。 因此，如果你正在考虑在你的人工智能项目中使用负面提示，建议咨询人工智能专家以获得正确的指导。
