假设您希望构建一个自然语言处理（NLP）模型来解决一个给定的问题。您需要定义任务范围，然后找到或创建能够指定预期系统行为的数据，选择适合的模型架构，训练模型，通过评估来评估其性能，然后将其部署供实际使用。研究人员已经通过一行代码使得原型化这种复杂的NLP模型成为可能！
Prompt2Model是一个系统，它保留了使用简单提示指定系统行为的能力，并同时提供了一个可部署的特殊目的模型，保留了所有其优点。上图展示了我们Prompt2Model的工作架构。它实际上是一个自动化的流水线，从用户提示中提取关于任务的所有必要细节，然后收集和组合与任务相关的信息，并使用以下不同的通道进行部署。
- 数据集检索：给定一个提示，第一个任务是发现现有的手动注释数据，以支持用户的任务描述。
- 数据集生成：为了支持各种任务，存在一个数据集生成器，根据Prompt解析器解析的用户特定要求生成合成训练数据。Prompt解析器包含具有上下文学习的LLM，用于分段用户提示，使用OpenAI的gpt-3.5-turbo-0613。
- 模型检索：使用提供的提示，选择一个预训练的语言模型，该模型具有适合用户目标的知识。这个选择的模型作为学生模型，进一步进行微调和评估，使用生成的和检索到的数据。
- WebApp：最后，存在一个易于使用的图形用户界面，允许下游用户与训练好的模型进行交互。这个使用Gradio构建的Web应用程序可以轻松地在服务器上公开部署。
总之，Prompt2Model是一个快速构建小而有竞争力的NLP系统的工具。它可以直接用于在几小时内产生优于LLM的任务特定模型，无需手动数据注释或架构。鉴于该模型的可扩展设计，它可以提供一个平台，用于探索模型蒸馏、数据集生成、合成评估、数据集检索和模型检索等新技术。
展望未来，我们可以将Prompt2Model视为促进协作创新的催化剂。通过提出不同的挑战，研究人员旨在在未来在框架的各个组件上促进多样化的实现和改进。