发帖
雷达卡
AI时代下，只要掌握提示词工程技能，每个人都能驾驭AI，成为职场、副业等多场景下的高效能人士
链接：https://pan.baidu.com/s/1H-k7S6c_mbf62DAY4neNrQ?pwd=sys8
提取码：sys8
--来自百度网盘超级会员V3的分享
跟着自然语言处理技术的不断发展，提示词工程和大模型多场景使用成为了研究的热门。提示词工程旨在经过规划有效的提示词，进步模型对于特定任务的性能。而大模型多场景使用则将大型预练习模型使用于不同的场景，以实现愈加广泛的使用。本文将经过示例代码的方式，介绍怎么实现提示词工程和大模型多场景使用。
提示词工程的中心在于规划有效的提示词，以引导模型重视任务相关的信息。以下是一个基于Python的示例代码，展示怎么规划提示词：
python仿制代码| import torch | |
| from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification | |
| # 加载预练习模型和分词器 | |
| tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased") | |
| model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased") | |
| # 规划提示词 | |
| prefix = "[CLS] This is a sentence." | |
| suffix = ". [SEP]" | |
| input_ids = tokenizer.encode(prefix + suffix, return_tensors="pt") | |
| # 输入提示词到模型中 | |
| outputs = model(input_ids) | |
| # 获取模型的输出成果 | |
| predicted_label = torch.argmax(outputs.logits, dim=1).item() |
三、大模型多场景使用示例代码
大模型多场景使用将大型预练习模型使用于不同的场景，以实现愈加广泛的使用。以下是一个基于Python的示例代码，展示怎么将GPT-3模型使用于不同的场景： python仿制代码| import torch | |
| from transformers import GPT3Tokenizer, GPT3Model | |
| # 加载预练习模型和分词器 | |
| tokenizer = GPT3Tokenizer.from_pretrained("gpt3-medium") | |
| model = GPT3Model.from_pretrained("gpt3-medium") | |
| # 使用模型于不同场景 | |
| # 场景1：文本生成 | |
| input_text = "The quick brown fox jumps over the lazy dog." | |
| input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors="pt") | |
| output = model.generate(input_ids) | |
| output_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True) | |
| print("场景1：文本生成", output_text) | |
| # 场景2：问答体系 | |
| question = "What is the capital of France?" | |
| input_ids = tokenizer.encode(question, return_tensors="pt") | |
| output = model.generate(input_ids) | |
| output_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True) | |
| print("场景2：问答体系", output_text) |
提升卡
置顶卡
沉默卡
变色卡
抢沙发
千斤顶
显身卡
京公网安备 11010802022788号
