在生成式AI中，提示词的主要作用是什么？
限制模型的训练数据
减少模型的训练时间
增加模型的复杂度
指导模型生成特定类型的输出
以下哪项是设计有效提示词的关键因素？
提示词的长度
提示词的复杂性
明确性和具体性
使用专业术语
在生成式AI中，提示词的模糊性会导致什么结果？
模型输出更加一致
模型输出的不确定性增加
模型复杂度降低
模型训练速度加快
以下哪项不是生成式AI提示词的常见类型？
开放式提示
指令式提示
封闭式提示
随机式提示
在设计提示词时，以下哪项是最重要的？
提示词的复杂性
目标受众的理解
提示词的数量
提示词的长度
在生成式AI中，提示词的重复使用会导致什么结果？
模型输出更加一致
模型训练速度加快
模型输出的多样性降低
模型复杂度增加
以下哪项是生成式AI提示词设计的常见错误？
提示词过于模糊
提示词过于复杂
提示词过于简短
提示词过于具体
在生成式AI中，提示词的多样性对模型输出的影响是什么？
减少输出的确定性
增加输出的确定性
增加输出的多样性
减少输出的多样性
以下哪项是生成式AI提示词设计的常见策略？
使用具体和明确的提示词
使用复杂和冗长的提示词
使用模糊和抽象的提示词
使用简短和简单的提示词
在生成式AI中，提示词的复杂性对模型输出的影响是什么？
增加输出的确定性
减少输出的复杂性
减少输出的确定性
增加输出的复杂性
以下哪项是生成式AI提示词设计的常见挑战？
增加提示词的数量
增加提示词的长度
减少提示词的复杂性
平衡提示词的明确性和多样性
在生成式AI中，提示词的明确性对模型输出的影响是什么？
增加输出的多样性
减少输出的确定性
减少输出的多样性
增加输出的确定性
以下哪项是生成式AI提示词设计的常见目标？
增加模型的训练时间
生成符合预期的输出
增加模型的训练数据
减少模型的复杂度
在生成式AI中，提示词的多样性对模型训练的影响是什么？
增加模型的泛化能力
减少模型的泛化能力
减少模型的训练速度
增加模型的训练速度
以下哪项是生成式AI提示词设计的常见误区？
认为提示词越长越好
认为提示词越简单越好
认为提示词越复杂越好
认为提示词越短越好