Few-shot prompting z Llamą
Używasz modelu Llama do określania wydźwięku recenzji klientów z Google i Yelp – jako Positive lub Negative. Aby etykiety były spójne dla każdej recenzji, zaprojektujesz prompt few-shot zawierający trzy przykłady.
Oto przykłady, które chcesz przekazać modelowi:
- 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
To ćwiczenie jest częścią kursu
Praca z Llama 3
Instrukcje do ćwiczenia
- Uzupełnij prompt few-shot, przypisując
PositivelubNegativedo podanych recenzji. - Wyślij prompt do modelu ze słowem zatrzymującym
"Review", tak aby model odpowiadał tylko na jedną recenzję.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# 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'])