Multimodal prompt engineering
Utforska hur du promptar AI-modeller som bearbetar och genererar information i flera modaliteter, till exempel text, bilder och ljud.
Multimodal prompt engineering är en gratis lektion i AI-promptteknik på CoddyKit. Detta är lektion 2 av 3. Du kan läsa vilka 3 lektioner som helst i den här lärvägen kostnadsfritt i sin helhet – därefter låser CoddyKit PRO upp alla lektioner, plus praktisk övning med en inbyggd kodredigerare och en AI-lärare dygnet runt. Den ingår i lärvägen för AI-promptteknik, och Era framsteg synkroniseras mellan webben och CoddyKit-appen. Kursen i AI-promptteknik innehåller totalt 3 lektioner.
Introduktion till multimodal AI
Välkomna till multimodal prompt engineering!
Ni har lärt er att skriva prompts till AI med text. Men tänk om AI också kunde ”se” bilder, ”höra” ljud eller till och med ”känna” video? Det är kraften i multimodal AI.
Den här lektionen utforskar hur man utformar prompts för AI-modeller som förstår och genererar innehåll från olika datatyper, eller ”modaliteter”.
Förstå modaliteter
En modalitet avser en specifik typ av data eller information, till exempel:
- Text: Orden vi läser och skriver.
- Bilder: Fotografier, teckningar och diagram.
- Ljud: Tal, musik och andra ljud.
- Video: Rörliga bilder med ljud.
Multimodala AI-modeller tränas för att bearbeta och koppla samman dessa olika dataformer, vilket gör att de kan förstå världen mer som människor gör.
Promptning med bilder som indata
En vanlig multimodal uppgift är att använda en bild som indata tillsammans med en textprompt. Ni kan ställa frågor till AI:n om bilden eller beskriva vad som händer.
Det gör att AI:n kan förankra sin förståelse i en visuell kontext, vilket leder till mer exakta och relevanta textsvar.
- Exempel: Ladda upp en bild av en hund. Prompt: ”Beskriv det här djuret och gissa vilken ras det är.”
Generera bilder från text
Omvänt kan ni ange en detaljerad textprompt för att generera en bild. Detta är populärt för kreativa uppgifter som att skapa konst, design eller visuellt berättande.
AI:n översätter era ord till en visuell representation och ger liv åt era beskrivningar.
- Exempelprompt: ”Generera en realistisk bild av en rofylld skog vid solnedgången, med en liten bäck som rinner genom den och ett rådjur som dricker vatten.”
Ljudinteraktion: transkribera och generera
Multimodala modeller kan också bearbeta och generera ljud. Det öppnar möjligheter för röstassistenter, innehållsskapande och hjälpmedel för ökad tillgänglighet.
- Ljud till text: Ladda upp en ljudfil. Prompt: ”Transkribera den här mötesinspelningen och sammanfatta åtgärdspunkterna.”
- Text till ljud: Prompt: ”Generera en glad röst som säger ’Din beställning är klar att hämtas!’”
Korsmodal förståelse
Den verkliga kraften i multimodal promptning kommer från att kombinera olika typer av indata för att få en rikare förståelse.
Föreställ er att ni tillhandahåller en bild av en produkt tillsammans med en användarrecension (text) och ber AI:n sammanfatta kundernas uppfattning om produktens visuella design.
Det möjliggör en nyanserad analys som en enda modalitet inte hade kunnat ge på egen hand.
Multimodala utdata: rikare svar
Utöver multimodala indata kan vissa avancerade modeller också generera multimodala utdata. Det innebär att en enda prompt kan ge ett svar som innehåller både text och en bild, eller till och med text och ljud.
- Exempelprompt: ”Beskriv fotosyntesprocessen och inkludera ett enkelt diagram.”
AI:n skulle kunna ge en textförklaring och en relevant bild.
Utmaningar och överväganden
Multimodal promptning medför nya utmaningar:
- Konsistens: Säkerställa att informationen mellan olika modaliteter inte motsäger sig själv.
- Alignment: Säkerställa att AI:n korrekt kopplar samman begrepp mellan olika datatyper.
- Bias: Partiskhet i träningsdata kan visa sig i flera modaliteter.
- Beräkningskostnad: Bearbetning av flera modaliteter kan kräva mycket resurser.
Exempel på multimodalt API
Här är ett förenklat Python-exempel på hur man kan interagera med ett hypotetiskt multimodalt API. Lägg märke till att både text och en filsökväg skickas som indata.
Testa att köra det för att se de simulerade utdata!
class MultimodalAI:
def process(self, text_prompt,
image_path=None,
audio_path=None):
response = f"Processing: '{text_prompt}'"
if image_path:
response += f" + image: {image_path}"
if audio_path:
response += f" + audio: {audio_path}"
return response + "\nAI generates: (multimodal output)"
if __name__ == "__main__":
ai = MultimodalAI()
# Text + Image input
text_input = "Create a story about this image."
image_file = "forest_cat.jpg"
print(ai.process(text_input, image_path=image_file))
print("\n---")
# Text + Audio input
text_input = "Summarize this podcast."
audio_file = "tech_podcast.mp3"
print(ai.process(text_input, audio_path=audio_file))Multimodala tillämpningar
Vilket av följande scenarier representerar bäst en tillämpning av multimodal promptning?
Sammanfattning: den multimodala framtiden
Ni har utforskat den spännande världen av multimodal prompt engineering!
- Vi definierade modaliteter som text, bild och ljud.
- Ni lärde er att skriva prompts till AI med bild- och ljudindata.
- Ni upptäckte hur man genererar bilder och ljud från text.
- Ni förstod kraften i korsmodal förståelse och multimodala utdata.
- Vi gick igenom några viktiga utmaningar.
Multimodal AI gör interaktionen mellan människa och AI mer naturlig och kraftfull. Fortsätt experimentera!
Lär dig AI-promptteknik med en AI-lärare – gratis
Skriv och kör riktig kod i webbläsaren, få omedelbar hjälp av en AI-lärare dygnet runt och fortsätt där du slutade – på webben eller i appen.
- Kurser
- 53
- Lektioner
- 199
Vanliga frågor
Är lektionen ”Multimodal prompt engineering” gratis?
Ja – du kan läsa vilka 3 lektioner som helst i lärvägen AI-promptteknik, inklusive ”Multimodal prompt engineering”, kostnadsfritt i sin helhet här på webben. Därefter låser CoddyKit PRO upp alla lektioner, plus interaktiv övning med en inbyggd kodredigerare och en AI-lärare dygnet runt. Kursen i AI-promptteknik innehåller totalt 3 lektioner.
Vad lär jag mig i ”Multimodal prompt engineering”?
Utforska hur du promptar AI-modeller som bearbetar och genererar information i flera modaliteter, till exempel text, bilder och ljud. Ni övar på AI-promptteknik med praktisk kod som körs direkt i webbläsaren, medan en AI-handledare som är tillgänglig dygnet runt svarar på Era frågor under lektionen.
Behöver jag någon erfarenhet för att börja lära mig AI-promptteknik?
Du behöver inga förkunskaper. Utbildningen i AI-promptteknik på CoddyKit är upplagd för allt från nybörjare till avancerade elever, så att du kan börja här eller från början och gå fram i din egen takt. Detta är lektion 2 av 3.
Hur lång tid tar lektionen ”Multimodal prompt engineering”?
De flesta CoddyKit-lektioner tar cirka 5–10 minuter. Varje lektion är kort och interaktiv, så att du gör stadiga framsteg och kan fortsätta precis där du slutade – på webben eller i appen.
Kan jag skriva och köra kod i den här AI-promptteknik-lektionen?
Ja. Varje AI-promptteknik-lektion innehåller en inbyggd kodredigerare, så att du kan skriva och köra riktig kod direkt i webbläsaren och få omedelbar AI-feedback – utan lokal installation.
Alla lektioner i den här kursen
- Adversarial prompting och försvar
- Multimodal prompt engineering
- AI:s framtid och samarbete mellan människa och AI