Qwen2.5-3b 的prompt
时间: 2025-06-30 14:07:58 浏览: 8
### Qwen2.5-3B 模型的提示词格式与输入示例
Qwen2.5-3B 是一种基于 Transformer 架构的大规模语言模型,其设计支持多种任务类型,包括但不限于文本生成、代码生成和数学推理。为了使模型能够正确理解任务并生成期望的结果,需要按照特定的提示词(Prompt)格式准备输入数据。
以下是 Qwen2.5-3B 的通用提示词格式及其输入示例:
#### 1. 文本生成任务
对于文本生成任务,提示词通常以自然语言的形式提供上下文或问题描述。以下是一个典型的输入格式:
```json
{
"prompt": "请根据以下背景信息生成一段关于人工智能未来发展的短文:\n\n背景信息:近年来,随着深度学习技术的进步,人工智能在多个领域取得了显著成就。",
"max_tokens": 100,
"temperature": 0.7,
"top_p": 0.9
}
```
在此格式中:
- `prompt` 字段用于定义任务的具体描述或上下文。
- `max_tokens` 表示生成文本的最大长度[^1]。
- `temperature` 和 `top_p` 控制生成文本的多样性。
#### 2. 编程任务
Qwen2.5-Coder 是 Qwen2.5 系列中的编程专用模型,适用于代码生成任务。以下是针对编程任务的输入示例:
```json
{
"prompt": "请用 Python 实现一个函数,该函数可以计算两个矩阵的乘积。",
"language": "python",
"max_tokens": 200,
"temperature": 0.5
}
```
在此格式中:
- `prompt` 定义了具体的编程任务。
- `language` 指定了目标编程语言。
- 其他参数如 `max_tokens` 和 `temperature` 同样控制生成行为。
#### 3. 数学推理任务
Qwen2.5-Math 支持复杂的数学推理任务,可以通过 Chain of Thought (CoT) 或 Program of Thought (PoT) 方法解决问题。以下是一个数学推理任务的输入示例:
```json
{
"prompt": "已知一个矩形的长为 10 米,宽为 5 米,请计算其面积。",
"reasoning_method": "cot",
"max_tokens": 50,
"temperature": 0.8
}
```
在此格式中:
- `prompt` 提供了数学问题的具体描述。
- `reasoning_method` 指定了推理方法(例如 CoT 或 PoT)[^2]。
#### 4. 多模态任务
如果使用 Qwen2.5-VL 系列模型处理多模态任务(如图文结合的任务),则需要按照以下格式准备输入数据:
```python
messages = [
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "image",
"image": f"file://{example_image_path}",
},
{"type": "text", "text": "请描述这张图片的内容。"}
]
}
]
```
在此格式中:
- `messages` 是一个列表,包含用户角色的消息内容。
- 每条消息可以包含图像和文本两种类型的输入[^1]。
### 示例代码
以下是一个调用 Qwen2.5-3B 模型的 Python 示例代码:
```python
import requests
url = "http://your-model-endpoint/api/v1/generate"
headers = {"Content-Type": "application/json"}
payload = {
"prompt": "请根据以下背景信息生成一段关于人工智能未来发展的短文:\n\n背景信息:近年来,随着深度学习技术的进步,人工智能在多个领域取得了显著成就。",
"max_tokens": 100,
"temperature": 0.7,
"top_p": 0.9
}
response = requests.post(url, headers=headers, json=payload)
print(response.json())
```
此代码通过 HTTP 请求将输入数据发送到模型的服务端点,并获取生成结果。
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