AI 人人必修：提示词工程与大模型多场景实战
跟着人工智能的快速发展，越来越多的人开始触摸和了解AI。为了更好地运用AI技能，提示词工程和大模型多场景实战成为了必修课程。本文将经过简洁的示例代码介绍这两种技能的根本原理和运用。
一、提示词工程
提示词工程是一种运用自然言语处理技能来提取文本要害信息的办法。它能够协助我们快速了解用户需求，并供给相应的回复和主张。下面是一个运用Python实现的根本示例代码：
python
复制代码
import spacy
# 加载自然言语处理模型
nlp = spacy.load('en_core_web_sm')
# 界说提示词列表
keywords = ['气候', '新闻', '股票']
# 界说回复列表
= {
'气候': '今气候候预报为晴天，气温20-30℃，请注意防晒和补水。',
'新闻': '今日发生了一件重要新闻，请查阅相关报道。',
'股票': '股票市场表现安稳，请重视详细。'
}
# 处理用户输入
True:
text = input("请输入要害词或输入'exit'退出：")
if text == 'exit':
break
elif text in keywords:
# 提取要害词并回来相应回复
print.get(text, '对不住，无法供给所需信息。'))
else:
# 无法辨认要害词时供给主张
print('对不住，似乎没有供给有用的要害词。请从头输入。')
这个示例代码经过运用Spacy自然言语处理库来加载英语言语模型，并界说了一个包括三个要害词的提示词列表和一个回复列表。用户输入要害词后，程序会根据要害词回来相应的回复。如果无法辨认要害词，则回来一条主张信息。这个简略的示例代码能够协助我们了解提示词工程的原理和运用。
二、大模型多场景实战
大模型多场景实战是指运用大型预训练模型对多个场景进行搬迁学习，以实现快速的模型适配和多任务处理。下面是一个根据PyTorch的示例代码，演示怎么运用大型预训练模型（如BERT）实现多个场景的任务，包括文本分类、命名实体辨认和情感分析：
python
复制代码
import torch
from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification, BertForTokenClassification, BertForMultilingualSequenceClassification, AdamW, get_linear_schedule_with_warmup
from dataset import MyDataset, collate_fn
from torch.utils.data import DataLoader
import torch.optim as optim
import numpy as np
import argparse