复旦创新模式：大模型提示词交易，内容创作成本迎革新

复旦团队研发大模型提示词交易新模式，有望降低内容创作者素材获取成本

导语：随着生成式大模型的应用领域不断扩展，提示词交易市场规模也将逐步扩大。复旦大学多媒体与智能安全团队针对提示词买方市场，提出了一种新型交易模式，旨在通过协商机制，实现买家、卖家和平台三方利益最大化，并降低内容创作者素材获取成本。

现状：目前，市面上已有一些提示词交易平台，例如 PromptBase，但其交易模式以卖方主导为主，价格缺乏客观衡量标准。随着提示词供大于求，这种模式将不再适用。

复旦团队的新模式：

• 买方主导：该模式以买方需求为中心，平台从符合要求的卖家处购买提示词，并根据提示词质量和丰富程度进行定价。
• 协商机制：买家、平台和卖家三方通过级联 Stackelberg 博弈进行协商，优先考虑买家利益，然后依次考虑平台和卖家利益。
• 迭代优化：通过多臂老虎机算法，平台不断评估提示词类别质量，并根据评估结果调整定价策略，以实现交易三方利益最大化。

潜在应用：

• 规范交易市场：通过提示词价格评估，规范交易市场，营造三赢局面。
• 降低素材成本：随着提示词交易成本降低，内容创作者能够以更低的代价获取灵感和素材，提高创作效率。

研究成果：

相关论文已发表在 arXiv 上，复旦大学博士生李美玲和任洪润为共同第一作者。

未来展望：

课题组将进一步扩展该成果，使其适用于更具普适性的提示词定价场景。

总结：

复旦团队提出的新型提示词交易模式，为解决提示词交易市场存在的痛点提供了新的思路，有望推动提示词交易市场更加规范化和高效化，并为内容创作者提供更便捷的素材获取方式。

新闻价值：

• 该研究成果具有重要的学术价值和应用价值，为提示词交易市场发展提供了新的方向。
• 该研究成果对内容创作者、平台和卖家都具有重要意义，能够有效降低内容创作成本，提高创作效率。
• 该研究成果体现了复旦大学在人工智能领域的研究实力，也展现了中国在人工智能领域取得的最新进展。

建议：

• 可以进一步探讨该模式的具体实施方案，例如如何进行提示词质量评估，如何设计交易三方利润函数等。
• 可以采访相关研究人员，了解他们对该模式的未来发展方向和应用场景的展望。
• 可以采访一些内容创作者，了解他们对该模式的看法和期待。

关键词：

• 提示词
• 大模型
• 交易模式
• 买方市场
• 协商机制
• 内容创作
  *素材获取
• 人工智能
• 复旦大学

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