Prompt Template
时间: 2024-06-18 14:04:14 浏览: 259
Prompt Template是OpenAI GPT-3模型中的一种输入方式,可以帮助用户更方便地生成自然语言文本。使用Prompt Template,用户可以输入一个模板,然后在模板中填入关键信息,模型就会自动生成相应的文本。下面是一个使用Prompt Template的例子:
假设我们想让模型自动生成一篇介绍某个城市的文本,我们可以输入以下的模板:
```
【城市名】是一个位于【位置】的城市,以【特色1】、【特色2】和【特色3】而闻名。它有着【历史事件1】和【历史事件2】等丰富的历史背景。如果你去【城市名】,一定不能错过【景点1】、【景点2】和【景点3】。
```
然后,我们可以用具体的信息来填充这个模板,比如:
```
【城市名】是一个位于美国加利福尼亚州的城市,以奢华、摩登和美丽而闻名。它有着世界上最著名的好莱坞和比佛利山庄等丰富的历史背景。如果你去【城市名】,一定不能错过环球影城好莱坞、罗迪欧大道和比佛利山庄等景点。
```
最终,模型会根据这个模板和关键信息自动生成一篇文本,类似于:
```
洛杉矶是一个位于美国加利福尼亚州的城市,以奢华、摩登和美丽而闻名。它有着世界上最著名的好莱坞和比佛利山庄等丰富的历史背景。如果你去洛杉矶,一定不能错过环球影城好莱坞、罗迪欧大道和比佛利山庄等景点。
```
以上就是Prompt Template的基本介绍。如果您需要更深入的了解,可以参考OpenAI官网的相关文档。
相关问题
prompt template
Sure! Here's a prompt template you can use:
```
User: [User's message]
C知道: [C知道's response]
```
Feel free to replace [User's message] with your question or statement, and [C知道's response] will be the response generated by C知道.
llama factory 的Prompt template
### LLaMA-Factory Prompt Template 示例与使用指南
在处理特定任务时,LLaMA-Factory 提供了灵活的支持来定义不同的提示模板。对于想要尝试不同模型的用户来说,这无疑是一个重要的特性。通过 `template` 参数可以方便地指定提示的模板[^1]。
#### 定义Prompt Template
为了更好地理解如何创建和应用这些模板,在代码补全或其他自然语言处理任务中,通常会涉及到一些特殊的标记(tokens)。下面给出一个简单的 Python 代码片段作为例子:
```python
from llm_factory import Model, get_template
model = Model("path/to/model") # 初始化模型实例
template = get_template("code_completion") # 获取预设的代码补全模板
```
这里展示的是获取名为 `"code_completion"` 的模板的过程。实际操作中可以根据具体需求调整模板名称或自定义模板字符串。
#### 自定义Template参数
当需要为某个具体的 NLP 应用场景设计独特的输入格式时,则可以通过传递字典形式的数据给 `template` 参数来自定义提示结构。例如:
```json
{
"prefix": "<|bos|>user:",
"suffix": "\n<|eos|>",
"instruction": "Write a function that calculates the factorial of an integer."
}
```
上述 JSON 对象描述了一个用于指令跟随的任务模板,其中包含了前缀 (`prefix`) 和后缀 (`suffix`) 特殊token以及一条指示语句(`instruction`)。这种灵活性使得能够适应各种下游任务的要求。
#### 实际应用场景中的实现方式
考虑到可能存在的多个可靠的候选模型及其各自的标准输入模式,LLaMA-Factory 设计上充分考虑到了这一点,并允许使用者轻松切换不同的配置方案以满足多样化的研究目的。
此外,在源码文件路径 `LLaMA-Factory/src/llmtuner/data/loader.py` 中计划加入新的数据集加载函数 `get_dataset_question()` 来进一步增强系统的易用性和功能性[^2]。
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