Few-shot प्रॉम्प्ट्स के लिए iterative prompt engineering
आप इस समय अपनी कंटेंट क्रिएशन कंपनी में एक प्रोजेक्ट पर काम कर रहे हैं. इस प्रोजेक्ट का उद्देश्य एक टेक्स्ट क्लासिफिकेशन मॉडल विकसित करना है जो टेक्स्ट में विभिन्न भावनाओं, जैसे खुशी, उदासी और डर, को सटीकता से पहचानकर वर्गीकृत कर सके. जिन स्थितियों में टेक्स्ट में कोई स्पष्ट भावना न हो, वहाँ आप चाहते हैं कि मॉडल "no explicit emotion" के साथ जवाब दे.
आपने दिए गए few-shot prompt का उपयोग करने का निर्णय लिया है. हालाँकि, आपने देखा है कि "Time flies like an arrow" को गलत तरीके से "surprise" के रूप में वर्गीकृत किया जा रहा है. अब आपका उद्देश्य prompt को इस तरह सुधारना है कि मॉडल इस विशेष उदाहरण को सही तरह से "no explicit emotion" के रूप में वर्गीकृत करे.
OpenAI पैकेज और get_response() फंक्शन आपके लिए पहले से लोड किए गए हैं.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
OpenAI API के साथ Prompt Engineering
अभ्यास निर्देश
- उदाहरणों को परिष्कृत करके
promptको क्रमिक रूप से सुधारें, ताकि"They sat and ate their meal"उदाहरण के लिए आउटपुट no explicit emotion आए.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
client = OpenAI(api_key="")
# Refine the following prompt
prompt = """
Receiving a promotion at work made me feel on top of the world -> Happiness
The movie's ending left me with a heavy feeling in my chest -> Sadness
Walking alone in the dark alley sent shivers down my spine -> Fear
____
____
They sat and ate their meal ->
"""
response = get_response(prompt)
print(response)