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
Istruzioni dell'esercizio
- Completa il few-shot prompt assegnando
PositiveoNegativealle 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'])