文心一言大模型应用：Prompt提示词对代码生成的影响

在当今这个数字化时代，人工智能已经渗透到各个行业领域，其中，自然语言处理技术正在改变人们的工作方式和思考方式。百度文心一言大模型作为自然语言处理领域的佼佼者，其应用场景丰富且具有创新性。最近，Prompt提示词在文心一言大模型中的应用引起了人们的关注，它通过用户输入的需求，快速生成高质量的Python代码，大大提高了工作效率。

Prompt提示词是一种文本输入，旨在引导模型生成符合要求的输出。在文心一言大模型中，Prompt提示词能够精确地传达用户的需求，帮助模型快速理解并生成符合要求的Python代码。这种应用场景的实现，不仅减少了程序员编写代码的工作量，还提高了代码的质量和准确性。

Python语言是人工智能的首选语言，《大数据与人工智能应用》课程基于百度AI Studio平台和Python语言进行网络爬虫、自然语言处理、图像处理、深度学习模型训练等开发。课程需要学生具备一定的Python编程语言基础，能读懂项目代码，进行文件操作、接口调用等基础功能的编码。对于零Python语言基础的学生而言，需要在短短2周时间内完全掌握一门新语言是不太可能的。但是学生都有C/C++编程语言基础，知道代码逻辑，能将需求转换成伪代码，现在欠缺的是如何将伪代码转换成Python代码。文心一言能辅助学生完成这最后一步转换。

10月28日下午在B310的第7节课是21级计科1班的《大数据与人工智能应用》课程。在此次课上，教师和学生一起研讨了“Prompt提示词对代码生成的影响”。课程中，以实现“使用Python收集作业文件名单”为目标，教师要求学生向文心一言提交需求描述来实现代码生成，并在AI Studio中验证代码的正确性。在练习中，学生发现prompt词描述得越精确、越有逻辑，生成的代码质量越高。当逐步叠加需求描述时，代码完成度也越来越高，最后返回的是一段正确且较为复杂的代码，而代码完成时间比学生独立开发节省了不止一倍。

图1 基础需求

图2 叠加约束文件类型的需求

图3 再次叠加输出结果类型的需求

从图1-3可以看出，Prompt提示词对文心一言大模型生成代码的影响，用户给出的需求越详细越精准，那么得到的输出结果也越符合预期。所以如果想使用大模型辅助代码开发，一方面需要具备一定的编程基础，能用文字描述出代码逻辑的关键点，例如上面例子中的“列出路径下所有文件的文件名”，这里要有“路径”一词，才会将path作为函数的形参；一方面能读懂代码，找到代码中的BUG，并能通过文字描述修改BUG。总之，大模型prompt的影响是非常重要的。通过合理地设计prompt，可以有效地影响模型的输出结果，并提高模型的回答质量和准确性。

周丽