Prompt 即是代码
时间: 2024-04-26 16:26:38 浏览: 70
Prompt 并不是代码,而是一种基于自然语言的输入方式。它是一种给出简短提示文本的方式,用于引导语言模型生成相应的自然语言文本。在使用 Prompt 技术时,我们可以将一些简短的提示文本输入给语言模型,然后模型会根据提示文本生成相应的自然语言文本。
举个例子,如果我们想要生成一篇关于狗的文章,我们可以输入如下的 Prompt 文本:
"写一篇关于狗的文章,包括它们的种类、习性、特点和饲养方法。"
然后,语言模型会根据这个提示文本生成相应的文章。在这个过程中,Prompt 文本起到了引导语言模型生成特定文本的作用,但它本身并不是代码。
需要注意的是,Prompt 技术通常需要结合一些代码实现,例如将模型集成到应用程序中,或使用 API 进行调用。但 Prompt 本身并不是代码,它只是一种输入方式。
相关问题
基于pytorch写 Prompt Tuning代码
好的,下面我来为您介绍如何基于PyTorch写Prompt Tuning代码。
Prompt Tuning是一种新型的自然语言处理技术,它可以通过添加针对特定任务的提示(prompt)来提高模型性能。下面我们介绍如何在PyTorch下实现Prompt Tuning。
首先,我们需要定义一个Prompt Tuning的模型类。以下是一个简单的例子:
```python
import torch.nn as nn
class PromptTuningModel(nn.Module):
def __init__(self, config):
super().__init__()
self.config = config
self.encoder = nn.Linear(config.input_dim, config.hidden_dim)
self.decoder = nn.Linear(config.hidden_dim + config.prompt_dim, config.output_dim)
self.prompt_encoder = nn.Embedding(config.prompt_size, config.prompt_dim)
def forward(self, input_ids, prompt_ids):
input_embeddings = self.encoder(input_ids)
prompt_embeddings = self.prompt_encoder(prompt_ids)
combined_embeddings = torch.cat([input_embeddings, prompt_embeddings], dim=1)
hidden_states = F.relu(combined_embeddings)
logits = self.decoder(hidden_states)
return logits
```
在这个例子中,我们定义了一个PromptTuningModel类,它包含一个encoder和一个decoder。encoder将输入映射到隐藏状态,decoder将隐藏状态和提示信息进行拼接,并生成最终的输出。同时,我们还定义了一个prompt_encoder,用于将提示信息编码成向量。在forward函数中,我们将输入和提示信息传递给模型,生成输出。
接下来,我们需要定义一个Prompt Tuning的训练器。以下是一个简单的例子:
```python
import torch.optim as optim
class PromptTuningTrainer:
def __init__(self, model, train_loader, optimizer, criterion):
self.model = model
self.train_loader = train_loader
self.optimizer = optimizer
self.criterion = criterion
def train(self):
self.model.train()
total_loss = 0
for batch in self.train_loader:
input_ids, prompt_ids, labels = batch
logits = self.model(input_ids, prompt_ids)
loss = self.criterion(logits, labels)
total_loss += loss.item()
self.optimizer.zero_grad()
loss.backward()
self.optimizer.step()
return total_loss / len(self.train_loader)
```
在这个例子中,我们定义了一个PromptTuningTrainer类,它包含一个模型、一个训练数据集、一个优化器和一个损失函数。在train函数中,我们遍历训练数据集,从模型中获取输出,并计算损失。然后,我们使用反向传播更新模型参数,并返回平均损失。
最后,我们需要定义一个Prompt Tuning的评估器。以下是一个简单的例子:
```python
class PromptTuningEvaluator:
def __init__(self, model, test_loader, criterion):
self.model = model
self.test_loader = test_loader
self.criterion = criterion
def evaluate(self):
self.model.eval()
total_loss = 0
with torch.no_grad():
for batch in self.test_loader:
input_ids, prompt_ids, labels = batch
logits = self.model(input_ids, prompt_ids)
loss = self.criterion(logits, labels)
total_loss += loss.item()
return total_loss / len(self.test_loader)
```
在这个例子中,我们定义了一个PromptTuningEvaluator类,它包含一个模型、一个测试数据集和一个损失函数。在evaluate函数中,我们遍历测试数据集,从模型中获取输出,并计算损失。然后,我们返回平均损失。
以上就是基于PyTorch实现Prompt Tuning的简单示例。您可以根据自己的需求进行调整和优化。
用prompt生成两段代码
1. 获取用户姓名并进行问候:
```
let name = prompt("请问您的姓名是什么?");
alert(`欢迎您,${name}!`);
```
2. 获取用户输入的两个数并求和:
```
let num1 = prompt("请输入第一个数:");
let num2 = prompt("请输入第二个数:");
let sum = parseFloat(num1) + parseFloat(num2);
alert(`它们的和是:${sum}`);
```