クリエイティブな文面を生成する
あなたは、SaaS のマーケティングチーム向けに AI 搭載のコンテンツ支援ツールを開発しています。チームは最新のソフトウェアアップデートについてのソーシャルメディア投稿を自動化したいと考えており、モデルを複数回呼び出したときに異なるバリエーションが得られるよう、応答の多様性を調整する必要があります。
llm 変数には Llama クラスのインスタンスが用意されており、補完を呼び出すためのコードも提供されています。テスト用のサンプルプロンプトも与えられています。
この演習はコースの一部です
Llama 3 を使いこなす
演習の手順
- top-p パラメータを範囲の上半分の値に調整して、より多様な応答が生成さ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。
output = llm(
"Write a tweet announcing a new analytics dashboard feature for enterprise users.",
max_tokens=15,
# Set top-p to a value in the upper range for more varied responses
top_p=____
)
print(output['choices'][0]['text'])