关于 Prompt 2 的多维度解析

Prompt 2 – iOS 上的顶尖 SSH 客户端

在移动办公日益普及的当下，对于经常需要管理服务器的系统管理员而言，拥有一款便捷且功能强大的 SSH 客户端至关重要。Prompt 2 应运而生，它堪称 iOS 系统上排名第一的 SSH 客户端，以其强大的功能和易用性广受赞誉。

想象一下这样的场景：你短暂外出享用美食，却突然收到服务器故障的警报；或者在闲暇阅读时，发现网页出现紧急错别字需要立刻修正。又或许你的公司依赖 IRC 进行沟通，亦或你本身就习惯频繁检查服务器状态。无论何种情况，只要你是经常使用 SSH 的用户，将一款优质的 SSH 客户端装入口袋，无疑是个明智之举，而 Prompt 2 正是这样的不二之选。

自初代 Prompt 发布并成为管理员们的心头好后的三年间，开发者持续不断地发布更新，悉心收集用户对重要新功能的期望，并将其中的大部分诉求转化为现实。简单来说，Prompt 2 是一款卓越的 SSH 和 Telnet 客户端，那它究竟如何让 SSH 任务变得更轻松呢？以下为你详细道来。

Prompt 2 的全新特性

1. Panic Sync：终于，你可以在所有 iOS 设备上的 Prompt 之间同步你最常用的服务器、密码、私钥和片段。它速度极快、安全性极高，最棒的是，完全免费。
2. Clips：将你最常用的命令和文本片段放入 Clips 中，通过 Prompt 的键盘栏只需轻轻一点即可访问。Clips 可以全局存储，也可针对单个服务器存储。
3. Face ID 锁：借助 Face ID 为 Prompt 提供专属安全保障，确保你的服务器安全无虞。
4. 私钥生成：现在，你无需离开 Prompt 即可生成密钥，然后将其部署到服务器上，即刻开启安全连接。
5. 改进的密钥管理：处理私钥变得前所未有的轻松。
6. 打开连接切换：在 iPad 上可通过标签栏，在 iPhone 上可通过边缘滑动，轻松在不同连接之间进行切换。
7. 服务器文件夹：创建服务器组，使服务器分类管理更加便捷。
8. 全新设计：外观更加时尚、简洁、美观。
9. 适配 iPhone 和 iPad Pro：无论屏幕尺寸如何，都能完美适配，展现出色效果。
10. 可自定义键盘栏：满足用户个性化操作需求。
11. 自动完成：提高命令输入效率。
12. 全面支持蓝牙键盘：方便外接键盘操作。
13. 代理转发：无论身处何地，都能全面掌控服务器。

Prompt2Prompt – 创新的图像编辑技术

随着文本控制图像生成模型，如 Stable Diffusion 的飞速发展，用户能够凭借简洁的文本描述生成逼真的图像。然而，图像编辑领域仍存在诸多挑战，尤其是当期望在保持原始构图不变的同时，对图像进行有针对性的修改时。传统方法往往依赖用户提供编辑区域的掩码（mask），这无疑增加了操作的复杂性，还限制了编辑的灵活性。Prompt2Prompt 技术则带来了全新的解决方案。

这是一种无需额外掩码，仅通过修改文本提示（prompt）就能实现图像编辑的创新技术。其核心原理在于对扩散模型中的交叉注意力图（cross attention maps）进行替换。在基于扩散模型的文本到图像生成过程中，交叉注意力层起着关键作用，它负责将文本提示中的每个单词与图像生成过程中的不同图像块相关联。通过一系列复杂而精妙的计算，生成图像生成过程中的中间表示。

Prompt2Prompt 方法的具体操作步骤如下：首先，使用原始提示和随机种子生成图像，并保存整个生成过程中的交叉注意力图；接着，修改文本提示，在生成编辑图像时，将原始生成过程中的交叉注意力图替换为新的交叉注意力图。如此一来，新生成的图像便能在语义上符合修改后的提示，同时在空间布局上与原始图像保持一致。

基于这一机制，Prompt2Prompt 构建了一个统一的图像编辑框架，并实现了三种具体的图像编辑应用：一是通过替换提示中的特定单词，实现图像中特定物体或属性的修改；二是在原始提示中添加新单词，实现整体风格或部分元素的修改；三是通过调整特定单词的注意力权重，增强或减弱其在生成图像中的表现。

在处理真实图像时，由于无法直接获取其生成过程中的交叉注意力图，需要借助反演（Inversion）技术，将真实图像反推为扩散模型的起始噪声，进而应用 Prompt2Prompt 进行编辑。

Prompt2Model – 强大的模型生成框架

在自然语言处理（NLP）领域，大型语言模型（LLMs）为系统构建者提供了一种通过提示创建有效 NLP 系统的途径，用户只需用自然语言描述任务并提供少量示例即可。但 LLMs 在部署方面存在诸多问题，例如需要大量计算资源，且通常受限于 API 访问。Prompt2Model 的出现，有效解决了这些难题。

Prompt2Model 是一种通用方法，它利用自然语言任务描述（类似于提供给 LLMs 的提示）来训练适用于部署的专用模型。这一过程通过多步骤实现，包括检索现有数据集和预训练模型、使用 LLMs 生成数据集，以及对检索和生成的数据集进行监督微调。

具体而言，Prompt2Model 系统就像一个强大的自动化平台，涵盖了机器学习管道中的多个关键组件：数据收集、模型训练、评估和部署。其核心是自动数据收集系统，它借助数据集检索和基于 LLM 的数据集生成，获取与用户需求相关的标注数据；然后检索预训练模型，并在收集到的训练数据上进行微调；最后，利用相同数据集划分出的测试集对模型进行评估，还能创建与模型交互的 web UI。

在实际操作中，用户首先需要提供类似 LLMs 使用的提示词，包括指令或预期回复的演示样例，提示解析器会将其解析为指令和演示。接着，数据集检索器会根据用户提示，在众多数据集中搜索并筛选出符合要求的数据集，若没有完全匹配的数据集，数据集生成器则会依据用户要求生成 “合成训练集”。确定好数据集后，模型检索器会基于用户指令，在众多模型中检索出适合的预训练模型，随后模型训练器会利用数据集对模型进行训练和微调，最后由模型评估器使用精确匹配、ChrF++ 和 BERScore 等通用指标对模型进行自动化评估。

实验结果表明，在相同的少样本提示输入下，Prompt2Model 训练出的模型性能比强大的 LLM – gpt – 3.5 – turbo 平均高出 20%，而模型尺寸仅为其 1/700。