Prompts de self-consistency
Imagina que tienes una tienda que vende portátiles y teléfonos móviles. Empiezas el día con 50 dispositivos en la tienda, de los cuales el 60 % son teléfonos móviles. A lo largo del día, tres clientes visitan la tienda: cada uno compra un teléfono móvil y, además, uno de ellos compra un portátil. También añades a tu inventario 10 portátiles y 5 teléfonos móviles. ¿Cuántos portátiles y teléfonos móviles tienes al final del día? Este problema está definido en la cadena problem_to_solve, y vas a usar un prompt de autoconsistencia para resolverlo.
El paquete OpenAI y la función get_response() ya están cargados para ti.
La función get_response() en este ejercicio utiliza el parámetro max_tokens para ayudar a que el ejercicio se ejecute más rápido.
Este ejercicio forma parte del curso
Ingeniería de prompts con la API de OpenAI
Instrucciones del ejercicio
- Crea la
self_consistency_instructionque permita al modelo resolver el problema con tres expertos y combinar los resultados con votación por mayoría. - Crea el
promptfinal combinandoself_consistency_instructionyproblem_to_solve.
ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio completando este código de ejemplo.
client = OpenAI(api_key="")
# Create the self_consistency instruction
self_consistency_instruction = ____
# Create the problem to solve
problem_to_solve = "If you own a store that sells laptops and mobile phones. You start your day with 50 devices in the store, out of which 60% are mobile phones. Throughout the day, three clients visited the store, each of them bought one mobile phone, and one of them bought additionally a laptop. Also, you added to your collection 10 laptops and 5 mobile phones. How many laptops and mobile phones do you have by the end of the day?"
# Create the final prompt
prompt = ____
response = get_response(prompt)
print(response)