有用的庫和框架

在本章中，我們將探索一些有用的庫和框架，它們可以極大地幫助提示工程師完成其提示工程專案。這些工具提供了必要的函式和資源，以簡化基於提示的語言模型的提示生成過程、微調和評估。

Hugging Face Transformers

Hugging Face Transformers 是一個流行的開源庫，它提供預訓練模型、分詞器和用於自然語言處理任務（包括提示工程）的實用程式。

主要特徵

• 預訓練模型 - Hugging Face Transformers 提供對各種預訓練語言模型的訪問，例如 GPT-3、BERT、RoBERTa 等，這些模型可以針對提示工程任務進行微調。

• 分詞器 - 該庫提供分詞工具，幫助將文字轉換為適合語言模型的輸入特徵。

• 管道 - Hugging Face Transformers 為各種 NLP 任務提供了易於使用的管道，包括文字生成、情感分析、翻譯等。

OpenAI GPT-3 API

OpenAI GPT-3 API 允許開發人員與強大的 GPT-3 語言模型互動並建立自定義的基於提示的應用程式。

主要特徵

• GPT-3 語言模型 - 該 API 提供對 GPT-3 語言模型的訪問，使提示工程師能夠根據自定義提示生成上下文相關的響應。

• 聊天格式 - 該 API 支援基於聊天的格式，允許透過用使用者和模型訊息擴充套件提示來與語言模型進行互動式對話。

• 自定義提示工程 - 提示工程師可以利用該 API 為特定領域或任務微調提示，使其成為提示工程專案的通用工具。

AllenNLP

AllenNLP 是一個基於 PyTorch 構建的自然語言處理庫，它為研究和生產應用提供了廣泛的 NLP 功能。

主要特徵

• 預訓練模型 - AllenNLP 為各種 NLP 任務提供預訓練模型，這些模型可用作提示工程專案的起點。

• 自定義元件 - 該庫允許提示工程師定義和整合自定義元件，從而實現定製的基於提示的模型架構。

• 靈活性和可擴充套件性 - AllenNLP 的模組化設計和靈活性使其適用於提示工程任務中的實驗和定製。

TensorFlow Extended (TFX)

TFX 是一個端到端平臺，用於部署生產就緒的機器學習管道，包括提示工程管道。

主要特徵

• 可擴充套件的管道 - TFX 允許提示工程師為微調和評估建立可擴充套件、可重用和生產就緒的提示工程管道。

• TensorFlow Hub 整合 - TFX 與 TensorFlow Hub 整合，提供對各種預訓練模型的訪問，以用於提示工程專案。

• 模型版本控制 - TFX 支援模型版本控制和管理，從而可以輕鬆跟蹤模型迭代和改進。

Sentence Transformers

Sentence Transformers 是一個專門為句子和文字嵌入設計的庫，它為提示工程專案提供了有用的工具。

主要特徵

• 句子嵌入 - Sentence Transformers 提供預訓練模型以生成高質量的句子或短語嵌入，使其適用於提示表示。

• 跨語言支援 - 該庫支援多語言嵌入，允許提示工程師建立跨語言的基於提示的模型。

• 微調支援 - Sentence Transformers 模型可以針對特定任務或領域進行微調，從而增強模型對提示工程的相關性和效能。

結論

在本章中，我們探討了提示工程師可以使用各種有用的庫和框架來簡化其提示工程專案。

Hugging Face Transformers 和 AllenNLP 提供預訓練模型和分詞工具，而 OpenAI GPT-3 API 則支援與強大的 GPT-3 語言模型互動。

TensorFlow Extended 為提示工程管道提供了一個端到端平臺，而 Sentence Transformers 提供了用於提示表示的專門句子嵌入。