Learning Python(2) input([prompt])

本文介绍了Python中用于获取用户输入的input()函数的使用方法,并对比了Python 2.x中的raw_input()函数。通过实例演示了如何使用input()函数从命令行接收文本输入。

input([promt]) gets the input from command line and return the text

example:

input('Press Enter to exit')

>>> text = input( "enter some text: " )
enter some text: good
>>> print( text )
good

If you are working in Python 2.6 or earlier, use raw_input() instead of input() in this code. raw_input() is renamed to input() now in Python3.0


### 关于清华大学刘知远老师的大模型课程中的Prompt Learning笔记 在相关资料中提到的学习笔记涵盖了大模型公开课的内容,其中包括第四讲(L4)涉及的 **Prompt learning 和 Delta learning** 的主题[^1]。这些笔记可能包含了关于如何设计有效的提示词以及通过微调等方式提升模型性能的关键知识点。 具体而言,Prompt Learning 是一种利用自然语言指令引导大型预训练模型完成特定任务的技术方法。它强调无需大量数据重新训练整个模型即可实现高效适配新场景的能力。根据已有的参考资料描述,这类技术通常会讨论以下核心概念: - 如何构建高效的 Prompt 结构来指导模型行为; - 使用少量样本调整模型参数的方法及其应用场景; - 对比传统 Fine-tuning 方法的优势与局限性分析。 以下是基于上述理论框架的一个简单 Python 实现案例展示如何自定义 prompt 并测试其效果: ```python def generate_prompt(input_text, task_instruction=""): """Generate a formatted prompt with optional task instruction.""" return f"{task_instruction}\nInput: {input_text}\nOutput:" # Example usage of the function to create prompts for different tasks. if __name__ == "__main__": input_example = "Translate 'hello' into Spanish." custom_task_instr = "You are an AI assistant that translates English words into their corresponding meanings in other languages." full_prompt = generate_prompt(input_example, custom_task_instr) print(full_prompt) ``` 此脚本展示了创建个性化提示的基本逻辑,可以根据实际需求修改 `generate_prompt` 函数内的模板字符串以适应更多类型的 NLP 作业要求。 此外,在强化学习领域也有研究探索人类反馈机制优化对话系统的可能性[^2],这或许可以作为进一步理解交互式 Prompt 设计思路的一种补充视角。
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