Invites avec autocohérence
Imaginez que vous possédez un magasin qui vend des ordinateurs portatifs et des téléphones mobiles. Vous commencez la journée avec 50 appareils en magasin, dont 60 % sont des téléphones mobiles. Au cours de la journée, trois clients visitent le magasin ; chacun achète un téléphone mobile et l'un d'eux achète en plus un ordinateur portatif. Vous ajoutez aussi à votre inventaire 10 ordinateurs portatifs et 5 téléphones mobiles. Combien d'ordinateurs portatifs et de téléphones mobiles avez-vous à la fin de la journée ? Ce problème est défini dans la chaîne problem_to_solve, et vous utiliserez une invite avec autocohérence pour le résoudre.
Le paquet OpenAI et la fonction get_response() ont été préchargés pour vous.
La fonction get_response() dans cet exercice utilise le paramètre max_tokens pour aider l'exercice à s'exécuter plus rapidement.
Cette activité fait partie du cours
Conception de invites (Prompt Engineering) avec l'API d'OpenAI
Instructions de l’exercice
- Créez
self_consistency_instructionpour permettre au modèle de résoudre le problème avec trois experts et combiner les résultats par vote majoritaire. - Créez l'
promptfinal en combinantself_consistency_instructionetproblem_to_solve.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
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)