prompt指令例子
时间: 2024-08-14 10:10:20 浏览: 61
在许多文本生成或自动化工具中,"prompt"指令通常用于指示模型按照特定的主题、情境或输入内容进行响应。例如,在像DALL-E这样的AI绘画平台上,用户可能会输入一个prompt:“一只猫站在月亮上”,然后模型会生成一幅相应的图像。
又如在语言模型中,如果你说“使用prompt '编写一篇关于环保的文章'”,那么模型会尝试生成一篇文章,主题围绕环保展开。在编程环境中,prompt指令也常见于命令行交互,比如`git commit -m "prompt: 添加新功能"`,它会让用户输入一条commit消息。
在Markdown语法中,prompt表示可能会被转换成提示信息的文本,例如`> 提示:请输入您的用户名`。
相关问题
chatglm prompt
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ChatGPT Prompt是指用于引导和激活ChatGPT模型生成特定内容或回应特定主题的指令或问题。这些提示通常包含关键词、上下文描述或期望的回答类型。使用有效的prompt可以帮助你更精确地从模型那里获取信息、解答问题或进行创意性的对话。
例如,如果你想让ChatGPT解释一个编程概念,你可以这样提问:
"请解释一下什么是递归函数,并给出一个简单的Python例子。"
如果你想要进行开放性讨论,可以写成:
"让我们聊聊人工智能的未来发展,你认为哪些领域将受到最大影响?"
每个prompt都需要清晰、简洁,避免引导到不相关或误导性的答案。记住,关键是要确保你的请求落在ChatGPT的能力范围内,同时保持礼貌和客观。
prompt_embedding
对不起,您的问题似乎与"prompt_embedding"有关,但提供的引用内容中并没有直接提到这个术语。"prompt_embedding"通常指的是在自然语言处理中,特别是生成式模型(如对话系统或文本生成器)中,用于编码提示或指令的嵌入表示。这种嵌入通常是通过预先训练的模型(如BERT、GPT等)生成的,它捕捉了提示的语义信息。
举个简单的例子,如果你正在使用像Hugging Face的Transformers库[^4],你可以这样做来创建一个prompt的嵌入:
```python
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('gpt2')
prompt = "Write a story about a cat"
encoded_prompt = tokenizer.encode(prompt, return_tensors='pt')
# 在预训练模型上获取prompt的嵌入
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained('gpt2')
prompt_embedding = model(context=encoded_prompt).last_hidden_state[:, 0, :]
```
在这里,`encoded_prompt`就是prompt的嵌入形式。