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ジムのキャンペーン用スローガンの比較

あなたは広告代理店と協力して、ジムのキャンペーン用スローガンを生成する2つのモデルを評価しています。各モデルは、対応する効果スコア付きのスローガン一覧を生成しました。あなたのタスクは、各モデルが生成したスローガンを比較し、どちらのモデルが全体として優れているかを判断し、各モデルの成功率を計算することです。

スローガンはあらかじめ slogans_X と slogans_Y に読み込まれており、スローガンとそのスコアを含むタプルのリストになっています。

この演習はコースの一部です

人間のフィードバックによる強化学習（RLHF）

コースを見る

演習の手順

  • 各スローガンのペアについて、スローガンXのスコアが高ければ wins_X を 1 増やし、スローガンYのスコアが高ければ wins_Y を 1 増やしてください。

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。

def evaluate_slogans(slogans_X, slogans_Y):
    wins_X, wins_Y = 0, 0
    for (slogan_X, score_X), (slogan_Y, score_Y) in zip(slogans_X, slogans_Y):
        # Assign one point to X if score X is higher, otherwise to Y
        ____
    success_rate_X = (wins_X / len(slogans_X)) * 100
    success_rate_Y = (wins_Y / len(slogans_Y)) * 100
    return success_rate_X, success_rate_Y

results = evaluate_slogans(slogans_X, slogans_Y)
print(f"The resulting scores are {results}")
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