许可证：Apache-2.0
支持语言：

• 英文
• 中文
  基础模型：
• google/flan-t5-small
  任务类型：文本摘要
  库名称：transformers
  标签：
• 提示词优化
• 增强
• flan

t5-Flan-提示词增强模型

T5-Flan-提示词增强模型是基于Flan-T5-Small微调的专用模型，核心功能为优化提示词、标题及标注文本。该模型通过额外训练显著提升输入文本的质量、清晰度与丰富性，使其更具细节表现力。

核心功能：

1. 提示词扩展——将简短模糊的提示转化为包含更多上下文、深度和具体细节的版本。
2. 标题增强——通过补充描述性细节，使标题信息更丰富且引人入胜。
3. 标注优化——提升标注文本的清晰度、结构性和上下文关联性。

Transformers调用示例

from transformers import pipeline, AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM
import torch

device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"

# 模型检查点
model_checkpoint = "prithivMLmods/t5-Flan-Prompt-Enhance"

# 分词器
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_checkpoint)

# 加载模型
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_checkpoint)

enhancer = pipeline('text2text-generation',
                    model=model,
                    tokenizer=tokenizer,
                    repetition_penalty=1.2,
                    device=0 if device == "cuda" else -1)

max_target_length = 256
prefix = "enhance prompt: "

short_prompt = "three chimneys on the roof, green trees and shrubs in front of the house"
answer = enhancer(prefix + short_prompt, max_length=max_target_length)
final_answer = answer[0]['generated_text']
print(final_answer)

通过微调训练，T5-Flan-提示词增强模型能生成高质量、结构清晰且贴合语境的输出，特别适用于文本生成、内容创作及AI辅助写作等场景。