वन-शॉट chain-of-thought प्रॉम्प्ट्स
किसी दिए गए सेट में सम संख्याओं का योग निकालना हो, तो पहले उन सम संख्याओं की पहचान करें और फिर उनका जोड़ लें. आप यह प्रक्रिया एक या अधिक उदाहरणों के माध्यम से किसी भाषा मॉडल को सिखा सकते हैं, और वह नई सूचियों पर भी यही रणनीति अपनाएगा.
इस अभ्यास में आपका लक्ष्य मॉडल को यह सिखाना है कि वह निम्न सेट पर यह प्रक्रिया कैसे लागू करे: {9, 10, 13, 4, 2}, और फिर मॉडल से इसे एक नए सेट पर कराने के लिए कहें: {15, 13, 82, 7, 14}. इसी तरह आप वन-शॉट प्रॉम्प्टिंग के जरिए chain-of-thought प्रॉम्प्टिंग करते हैं.
OpenAI पैकेज और get_response() फंक्शन आपके लिए पहले से लोड हैं.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
OpenAI API के साथ Prompt Engineering
अभ्यास निर्देश
- ऐसा
exampleपरिभाषित करें जो सेट{9, 10, 13, 4, 2}में सम संख्याओं का योग निकालना मॉडल को सिखाए. exampleजैसा ही एकquestionपरिभाषित करें जो मॉडल से नए सेट{15, 13, 82, 7, 14}पर तर्क करने के लिए कहे.- अंतिम प्रॉम्प्ट बनाएँ.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
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)