AI人人必修-提示词工程+大模型多场景实战(丰富资料)超清

biancheng1 · · 687 次点击 · · 开始浏览    

## 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](https://www.zxit666.com/6701/) 一、引言 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。

有疑问加站长微信联系(非本文作者))

入群交流(和以上内容无关):加入Go大咖交流群,或添加微信:liuxiaoyan-s 备注:入群;或加QQ群:692541889

687 次点击  
加入收藏 微博
暂无回复
添加一条新回复 (您需要 登录 后才能回复 没有账号 ?)
  • 请尽量让自己的回复能够对别人有帮助
  • 支持 Markdown 格式, **粗体**、~~删除线~~、`单行代码`
  • 支持 @ 本站用户;支持表情(输入 : 提示),见 Emoji cheat sheet
  • 图片支持拖拽、截图粘贴等方式上传