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Prompts one-shot par chaîne de pensée

Lorsque vous devez additionner les nombres pairs d'un ensemble donné, vous devez d'abord identifier ces nombres pairs, puis les additionner. Vous pouvez enseigner cela à un modèle linguistique à l'aide d'un ou plusieurs exemples, et il suivra cette stratégie pour traiter de nouveaux ensembles.

Votre objectif dans cet exercice est d'enseigner au modèle comment appliquer cette procédure à l'ensemble suivant : {9, 10, 13, 4, 2}, puis de demander au modèle de l'appliquer à un nouvel ensemble : {15, 13, 82, 7, 14}. Voici comment effectuer un prompt par chaîne de pensée à l'aide du one-shot prompting.

Le package OpenAI et la fonction get_response() ont été préchargés pour vous.

Cet exercice fait partie du cours

Ingénierie des prompts avec l'API OpenAI

Afficher le cours

Instructions

  • Définissez une fonction example qui enseigne au modèle comment additionner les nombres pairs de l'ensemble {9, 10, 13, 4, 2}.
  • Définissez question, de la même façon qu’example, qui demande au modèle de raisonner sur un nouvel ensemble {15, 13, 82, 7, 14}.
  • Créez le prompt final.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

client = OpenAI(api_key="")

# Define the example 
example = """Q: Sum the even numbers in the following set: ____.
             A: Even numbers: ____. Adding them: ____+____+____=____"""

# Define the question
question = """Q: ____ 
              A:"""

# Create the final prompt
prompt = ____
response = get_response(prompt)
print(response)
Modifier et exécuter le code