download：分享AI人人必修-提示词工程+大模型多场景实战（丰富资料)超清
随着人工智能的快速开展，越来越多的人开端接触和了解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基本原理和运用。
一、提示词工程
提示词工程是一种运用自然语言处理技能来提取文本关键信息的办法。它能够协助咱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完成的基本示例代码：
python仿制代码 import spacy# 加载自然语言处理模型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responses = {'气候': '今日气候预报为晴天，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，请查阅相关报导。','股票': '股票市场体现稳定，请重视详细股票走势。'}# 处理用户输入while True:text = input("请输入关键词或输入'exit'退出：")if text == 'exit':breakelif text in keywords:# 提取关键词并回来相应回复print(responses.get(text, '对不起，无法供给所需信息。'))else:# 无法辨认关键词时供给主张print('对不起，好像没有供给有效的关键词。请从头输入。')
这个示例代码经过运用Spacy自然语言处理库来加载英语语言模型，并界说了一个包括三个关键词的提示词列表和一个回复列表。用户输入关键词后，程序会依据关键词回来相应的回复。如果无法辨认关键词，则回来一条主张信息。这个简略的示例代码能够协助咱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练习模型对多个场景进行迁移学习，以完成快速的模型适配和多使命处理。下面是一个基于PyTorch的示例代码，演示如何运用大型预练习模型（如BERT）完成多个场景的使命，包括文本分类、命名实体辨认和情感剖析：
python仿制代码 import torchfrom transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification, BertForTokenClassification, BertForMultilingualSequenceClassification, AdamW, get_linear_schedule_with_warmupfrom dataset import MyDataset, collate_fnfrom torch.utils.data import DataLoaderimport torch.optim as optimimport numpy as npimport argparse
