few-shotプロンプトにおける反復的なプロンプトエンジニアリング
あなたは現在、コンテンツ制作会社でプロジェクトに取り組んでいます。このプロジェクトの目的は、テキストに含まれる喜び、悲しみ、恐怖などのさまざまな感情を正確に識別し、分類できるテキスト分類モデルを開発することです。テキストに識別できる感情が含まれていない場合は、モデルが「明確な感情なし」と応答することを目指します。
あなたは、提供されたfew-shot prompt を使用することにしました。しかし、「時は矢のように過ぎる」が「驚き」として誤って分類されていることに気づきました。そこで、この例が「明確な感情なし」として正しく分類されるように、prompt を改善することが今回の目標です。
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 によるプロンプトエンジニアリング
演習の手順
- 例を改善しながら
promptをを反復的に改善し、"They sat and ate their meal"の例で、出力がno explicit emotionになるようにしてください。
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="")
# Refine the following prompt
prompt = """
Receiving a promotion at work made me feel on top of the world -> Happiness
The movie's ending left me with a heavy feeling in my chest -> Sadness
Walking alone in the dark alley sent shivers down my spine -> Fear
____
____
They sat and ate their meal ->
"""
response = get_response(prompt)
print(response)