AI人人必修-提示词工程+大模型多场景实战（丰富资料)15章
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以下是一个简单的提示词工程代码示例，用于将文本转换为提示词，以便在自然言语处置任务中运用：
python复制代码import torchfrom transformers import AutoTokenizer# 加载预锻炼的BERT模型和分词器tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")# 输入文本text = "Hello, world! This is a simple example."# 将文本转换为输入向量inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")# 获取提示词prompt = inputs["input_ids"]# 输出提示词print(prompt)
在这个示例中，我们运用了Hugging Face的Transformers库来加载预锻炼的BERT模型和分词器。然后，我们将输入文本转换为输入向量，并从中获取提示词。最后，我们输出了提示词。
请留意，这只是一个简单的示例，实践的提示词工程代码可能会愈加复杂，并需求更多的处置和调整。
