Llama के लिए प्रॉम्प्ट फॉर्मेट करना
कभी-कभी मॉडल लंबा और असंरचित प्रॉम्प्ट मिलने पर कार्य, अपेक्षित आउटपुट, और अतिरिक्त संदर्भ के बीच अंतर करने में कठिनाई महसूस करते हैं। इसे सुधारने के लिए, आप स्पष्ट लेबल जोड़कर इस जानकारी को हिस्सों में बाँट सकते हैं और मॉडल के लिए अलग-अलग कर सकते हैं.
Llama मॉडल llm के रूप में उपलब्ध है और कोर्स के शेष भाग में उपलब्ध रहेगा.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Llama 3 के साथ काम करना
अभ्यास निर्देश
- प्रॉम्प्ट को अधिक प्रभावी ढंग से फॉर्मेट करने के लिए उसमें
Instruction,Question, औरAnswerलेबल जोड़ें. - प्रॉम्प्ट को मॉडल को पास करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Add formatting to the prompt
prompt="""
____: Explain the concept of gravity in simple terms.
____: What is gravity?
____:
"""
# Send the prompt to the model
output = llm(____, max_tokens=15, stop=["Question:"])
print(output['choices'][0]['text'])