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AI教程 2025年01月12日
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摘要 :

面向开发者的LLM入门课程-主题推断: 主题推断 大型语言模型的另一个很酷的应用是推断主题。假设我们有一段长文本,我们如何判断这段文本的主旨是什么?它涉及了哪些主……

哈喽!伙伴们,我是小智,你们的AI向导。欢迎来到每日的AI学习时间。今天,我们将一起深入AI的奇妙世界,探索“面向开发者的LLM入门课程-主题推断”,并学会本篇文章中所讲的全部知识点。还是那句话“不必远征未知,只需唤醒你的潜能!”跟着小智的步伐,我们终将学有所成,学以致用,并发现自身的更多可能性。话不多说,现在就让我们开始这场激发潜能的AI学习之旅吧。

面向开发者的LLM入门课程-主题推断

面向开发者的LLM入门课程-主题推断:

主题推断

大型语言模型的另一个很酷的应用是推断主题。假设我们有一段长文本,我们如何判断这段文本的主旨是什么?它涉及了哪些主题?让我们通过以下一段虚构的报纸报道来具体了解一下。

# 中文
story = “””
在政府最近进行的一项调查中,要求公共部门的员工对他们所在部门的满意度进行评分。
调查结果显示,NASA 是最受欢迎的部门,满意度为 95%。
一位 NASA 员工 John Smith 对这一发现发表了评论,他表示:
“我对 NASA 排名第一并不感到惊讶。这是一个与了不起的人们和令人难以置信的机会共事的好地方。我为成
为这样一个创新组织的一员感到自豪。”
NASA 的管理团队也对这一结果表示欢迎,主管 Tom Johnson 表示:
“我们很高兴听到我们的员工对 NASA 的工作感到满意。
我们拥有一支才华横溢、忠诚敬业的团队,他们为实现我们的目标不懈努力,看到他们的辛勤工作得到回报是太
棒了。”
调查还显示,社会保障管理局的满意度最低,只有 45%的员工表示他们对工作满意。
政府承诺解决调查中员工提出的问题,并努力提高所有部门的工作满意度。
“””

1.推断讨论主题

以上是一篇关于政府员工对其工作单位感受的虚构报纸文章。我们可以要求大语言模型确定其中讨论的五个主题,并用一两个词语概括每个主题。输出结果将会以逗号分隔的Python列表形式呈现。

# 中文
prompt = f”””
确定以下给定文本中讨论的五个主题。
每个主题用1-2个词概括。
请输出一个可解析的Python列表,每个元素是一个字符串,展示了一个主题。
给定文本: “`{story}“`
“””
response = get_completion(prompt)
print(response)

[‘NASA’, ‘满意度’, ‘评论’, ‘管理团队’, ‘社会保障管理局’]

2.为特定主题制作新闻提醒

假设我们有一个新闻网站或类似的平台,这是我们感兴趣的主题:美国航空航天局、当地政府、工程、员工满意度、联邦政府等。我们想要分析一篇新闻文章,理解其包含了哪些主题。可以使用这样的Prompt:确定以下主题列表中的每个项目是否是以下文本中的主题。以 0 或 1 的形式给出答案列表。

# 中文
prompt = f”””
判断主题列表中的每一项是否是给定文本中的一个话题,
以列表的形式给出答案,每个元素是一个Json对象,键为对应主题,值为对应的 0 或 1。
主题列表:美国航空航天局、当地政府、工程、员工满意度、联邦政府
给定文本: “`{story}“`
“””
response = get_completion(prompt)
print(response)

[
{“美国航空航天局”: 1},
{“当地政府”: 1},
{“工程”: 0},
{“员工满意度”: 1},
{“联邦政府”: 1}
]

从输出结果来看,这个 story 与关于“美国航空航天局”、“员工满意度”、“联邦政府”、“当地政府”有关,而与“工程”无关。这种能力在机器学习领域被称为零样本(Zero-Shot)学习。这是因为我们并没有提供任何带标签的训练数据,仅凭 Prompt ,它便能判定哪些主题在新闻文章中被包含。

如果我们希望制定一个新闻提醒,我们同样可以运用这种处理新闻的流程。假设我对“美国航空航天局”的工作深感兴趣,那么你就可以构建一个如此的系统:每当出现与’美国宇航局’相关的新闻,系统就会输出提醒。

result_lst = eval(response)
topic_dict = {list(i.keys())[0] : list(i.values())[0] for i in result_lst}
print(topic_dict)
if topic_dict[‘美国航空航天局’] == 1:
print(“提醒: 关于美国航空航天局的新消息”)

{‘美国航空航天局’: 1, ‘当地政府’: 1, ‘工程’: 0, ‘员工满意度’: 1, ‘联邦政府’: 1}
提醒: 关于美国航空航天局的新消息

这就是我们关于推断的全面介绍。在短短几分钟内,我们已经能够建立多个用于文本推理的系统,这是以前需要机器学习专家数天甚至数周时间才能完成的任务。这一变化无疑是令人兴奋的,因为无论你是经验丰富的机器学习开发者,还是刚入门的新手,都能利用输入 Prompt 快速开始复杂的自然语言处理任务。

面向开发者的LLM入门课程-推断英文版
面向开发者的LLM入门课程-推断英文版:推断英文版 1.情感倾向分析 lamp_review = """ Needed a nice lamp for my bedroom, and t...

嘿,伙伴们,今天我们的AI探索之旅已经圆满结束。关于“面向开发者的LLM入门课程-主题推断”的内容已经分享给大家了。感谢你们的陪伴,希望这次旅程让你对AI能够更了解、更喜欢。谨记,精准提问是解锁AI潜能的钥匙哦!如果有小伙伴想要了解学习更多的AI知识,请关注我们的官网“AI智研社”,保证让你收获满满呦!

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