Few-shot-Prompting mit Llama
Du verwendest ein Llama-Modell, um die Stimmung von Kundenrezensionen von Google und Yelp als Positive oder Negative zu erkennen. Damit diese Labels für jede Rezension konsistent sind, erstellst du einen Few-shot-Prompt mit drei Beispielen.
Hier sind die Beispiele, die du dem Modell geben möchtest:
- I ordered from this place last night, and I'm impressed! → Positive
- My order was delayed by over an hour without any updates. Disappointing! → Negative
- The food quality is top-notch. Highly recommend! → Positive
Diese Übung ist Teil des Kurses
Arbeiten mit Llama 3
Anleitung zur Übung
- Vervollständige den Few-shot-Prompt, indem du den gegebenen Rezensionen
PositiveoderNegativezuweist. - Sende den Prompt an das Modell mit dem Stoppwort
"Review", damit das Modell nur auf eine Rezension antwortet.
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# Complete the few-shot prompt
prompt="""Review 1: I ordered from this place last night, and I'm impressed!
Sentiment 1: ____,
Review 2: My order was delayed by over an hour without any updates. Disappointing!
Sentiment 2: ____,
Review 3: The food quality is top-notch. Highly recommend!
Sentiment 3: ____,
Review 4: Delicious food, and excellent customer service!
Sentiment 4:"""
# Send the prompt to the model with a stop word
output = llm(prompt, max_tokens=2, stop=["____"])
print(output['choices'][0]['text'])