Prompt2Model是一个通过提示自动生成语言模型的方法，包括Prompt Parser、Dataset Retriever、Dataset Generator和Model Retriever几个部分。Prompt Parser使用LLM分割用户提示，非英语指令使用DeepL API转换为英语。Dataset Retriever通过DataFinder检索相关数据集，用户选择适合任务的数据集列。Dataset Generator使用自动提示工程生成不同的数据集，通过退火算法排名。Model Retriever使用encoder-decoder架构，查询模型描述搜索Hugging Face上的模型。作者过滤了大于3GB的模型，考虑了下载量对模型效果的影响。