download：AI人人必修-提示词工程+大模型多场景实战（丰富资料)超清

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。

二、提示词工程示例代码

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() 在这个示例中，咱们使用了BERT模型进行文本分类任务。经过规划prefix和suffix作为提示词，咱们引导模型重视语句的最初和结束，从而得到一个分类成果。

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) 在这个示例中，咱们使用了GPT-3模型进行文本生成和问答体系的任务。经过规划不同的输入文本和提示词，咱们能够将大型预练习模型使用于不同的场景，实现愈加广泛的使用。