ワンショットのChain-of-Thoughtプロンプト
与えられた集合の偶数を合計するには、まず偶数を見つけてから、それらを合計する必要があります。これを1つ以上の例で言語モデルに教えると、新しい集合に対しても同じ手順で解くようになります。
この演習の目標は、モデルに次の集合 {9, 10, 13, 4, 2} でこの手順を適用する方法を教え、その後で新しい集合 {15, 13, 82, 7, 14} に対して実行するよう依頼することです。これが、ワンショットプロンプトでChain-of-Thoughtプロンプトを行う方法です。
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
- 集合
{9, 10, 13, 4, 2}の偶数の合計方法をモデルに教えるexampleを定義します。 exampleと同様の形式で、新しい集合{15, 13, 82, 7, 14}について推論を求めるquestionを定義します。- 最終的なプロンプトを作成します。
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="")
# Define the example
example = """Q: Sum the even numbers in the following set: ____.
A: Even numbers: ____. Adding them: ____+____+____=____"""
# Define the question
question = """Q: ____
A:"""
# Create the final prompt
prompt = ____
response = get_response(prompt)
print(response)