探索Prompt工程：迈向新一代数据工程

人工智能

2022-12-11 10:57:22

Prompt工程：人工智能领域的数据处理新革命

传统数据工程的瓶颈

在人工智能的早期阶段，数据工程一直是数据科学流程中的一个耗时的瓶颈。传统的CRISP-DM流程中，数据工程通常包括复杂且耗费大量时间的手动任务，阻碍了人工智能模型的快速迭代和部署。

Prompt工程的救赎

Prompt工程的出现为数据工程师带来了希望。它通过使用自然语言指令来引导生成模型执行特定任务，从而大大简化了数据处理的过程。数据工程师不再需要编写复杂的代码或执行繁琐的手动任务；他们只需用清晰、简洁的语言来指导模型即可。

Prompt工程的优势

与传统数据工程相比，Prompt工程具有以下主要优势：

效率高： Prompt工程消除了手动编码和数据处理的需要，从而显著提高了效率。
灵活： Prompt工程使数据工程师能够快速轻松地修改和调整他们的指示，以适应不断变化的需求。
成本低： Prompt工程无需复杂的工具或基础设施，从而降低了开发和部署模型的成本。

Prompt工程的应用

Prompt工程的应用范围极其广泛，包括：

自然语言处理（NLP）
图像生成
代码生成
其他几乎任何可以想象到的数据处理任务

它就像人工智能世界的一把万能钥匙，为各种各样的应用场景打开了大门。

Prompt工程的局限性

尽管具有优势，Prompt工程也有一些局限性：

对生成模型的依赖： Prompt工程依赖于生成模型的质量和能力。
自然语言理解有限： Prompt工程模型可能会难以理解复杂的或模棱两可的自然语言指令。

Prompt工程的未来

随着生成模型的不断进步和自然语言处理技术的不断发展，Prompt工程的局限性预计将逐渐克服。它有望在人工智能领域发挥越来越重要的作用，释放出前所未有的潜力。

示例代码

# 使用Prompt工程执行文本摘要
from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM, AutoTokenizer

# 加载模型和分词器
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("facebook/bart-large-cnn")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("facebook/bart-large-cnn")

# 示例文本
text = """
全球人工智能的竞赛日益激烈，中国作为新兴的人工智能大国，正在迅速缩小与美国的差距。根据斯坦福大学人工智能指数2022年报告，中国在人工智能出版物、专利和引用方面排名第二，仅次于美国。
"""

# 使用自然语言指令指导模型
input_prompt = "Summarize this text into 3 bullet points."
input_ids = tokenizer(input_prompt + text, return_tensors="pt").input_ids

# 生成摘要
output = model.generate(input_ids, max_length=64)

# 解码摘要
summary = tokenizer.batch_decode(output, skip_special_tokens=True)

# 打印摘要
print(summary)