chain-of-thought プロンプトで推論する
chain-of-thought プロンプトは、モデルが出力する答えの根拠を説明するのに役立ちます。特に、数学の問題やなぞなぞの解法を導くといった複雑なタスクで有効です。この演習では、言語モデルに、与えられた情報に基づいてあなたの友人の父親の年齢を推測させるための chain-of-thought プロンプトを作成します。
OpenAI パッケージと get_response() 関数はあらかじめ読み込まれています。
この演習はコースの一部です
OpenAI API で学ぶプロンプトエンジニアリング
演習の手順
- あなたの友人の父親は現在、友人の年齢の2倍で、友人は20歳です。10年後の父親の年齢を求めるための chain-of-thought な
promptを作成してください。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
client = OpenAI(api_key="")
# Create the chain-of-thought prompt
prompt = ____
response = get_response(prompt)
print(response)