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Few-shot prompting con Llama

Stai usando un modello Llama per identificare il sentiment delle recensioni dei clienti da Google e Yelp come Positive o Negative. Per assicurarti che queste etichette siano coerenti per ogni recensione, progetterai un few-shot prompt contenente tre esempi.

Ecco gli esempi che vuoi fornire al modello:

  • I ordered from this place last night, and I'm impressed! → Positive
  • My order was delayed by over an hour without any updates. Disappointing! → Negative
  • The food quality is top-notch. Highly recommend! → Positive

Questo esercizio fa parte del corso

Lavorare con Llama 3

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Istruzioni dell'esercizio

  • Completa il few-shot prompt assegnando Positive o Negative alle recensioni fornite.
  • Invia il prompt al modello con la parola di stop "Review" così il modello risponde solo a una recensione.

Esercizio pratico interattivo

Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.

# Complete the few-shot prompt
prompt="""Review 1: I ordered from this place last night, and I'm impressed! 
Sentiment 1: ____,
Review 2: My order was delayed by over an hour without any updates. Disappointing!  
Sentiment 2: ____,
Review 3: The food quality is top-notch. Highly recommend! 
Sentiment 3: ____,
Review 4: Delicious food, and excellent customer service! 
Sentiment 4:"""

# Send the prompt to the model with a stop word
output = llm(prompt, max_tokens=2, stop=["____"]) 
print(output['choices'][0]['text'])
Modifica ed esegui il codice