Llamaでの少数ショットプロンプト
あなたは Llama モデルを使って、Google と Yelp のカスタマーレビューの感情を Positive か Negative に判定します。各レビューでラベルが一貫するように、3つの例を含む少数ショットプロンプトを設計します。
モデルに提供したい例は次のとおりです。
- I ordered from this place last night, and I'm impressed! → Positive
- My order was delayed by over an hour without any updates. Disappointing! → Negative
- The food quality is top-notch. Highly recommend! → Positive
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
- 提示されたレビューに
PositiveまたはNegativeを割り当てて、少数ショットプロンプトを完成させます。 - モデルが1件のレビューにだけ回答するよう、停止語に
"Review"を指定してプロンプトを送信します。
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。
# Complete the few-shot prompt
prompt="""Review 1: I ordered from this place last night, and I'm impressed!
Sentiment 1: ____,
Review 2: My order was delayed by over an hour without any updates. Disappointing!
Sentiment 2: ____,
Review 3: The food quality is top-notch. Highly recommend!
Sentiment 3: ____,
Review 4: Delicious food, and excellent customer service!
Sentiment 4:"""
# Send the prompt to the model with a stop word
output = llm(prompt, max_tokens=2, stop=["____"])
print(output['choices'][0]['text'])