Few-shotプロンプトの反復的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のプロジェクトに取り組んでいます。プロジェクトの目的は、喜び、悲しみ、恐れなど、テキスト中のさまざまな感情を正確に特定・分類できるテキスト分類モデルを開発することです。テキストに判別可能な感情が含まれない場合には、モデルが「no explicit emotion」と返すことを目指します。
提供されたfew-shotのpromptを使うことにしました。しかし、「Time flies like an arrow」が「surprise」と誤分類されていることに気づきました。ここでの目標は、この例が正しく「no explicit emotion」と分類されるように、promptを改善することです。
OpenAIパッケージとget_response()関数はすでに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
- 例を見直して
promptを段階的に改善し、"They sat and ate their meal"の例に対してno explicit emotionという出力が得られ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)