Prompt con self-consistency
Immagina di possedere un negozio che vende laptop e telefoni cellulari. Inizi la giornata con 50 dispositivi in negozio, di cui il 60% sono telefoni. Nel corso della giornata, tre clienti visitano il negozio: ciascuno compra un telefono e uno di loro acquista anche un laptop. Inoltre, aggiungi al tuo inventario 10 laptop e 5 telefoni. Quanti laptop e quanti telefoni hai alla fine della giornata? Questo problema è definito nella stringa problem_to_solve e lo risolverai usando un prompt con self-consistency.
Il pacchetto OpenAI e la funzione get_response() sono già stati caricati per te.
La funzione get_response() in questo esercizio utilizza il parametro max_tokens per rendere l’esercizio più rapido.
Questo esercizio fa parte del corso
Prompt Engineering con l'API di OpenAI
Istruzioni dell'esercizio
- Crea la
self_consistency_instructionche consenta al modello di risolvere il problema con tre esperti e di combinare i risultati con un voto di maggioranza. - Crea il
promptfinale combinando laself_consistency_instructione ilproblem_to_solve.
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
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)