Engenharia iterativa de prompts com poucos exemplos
No momento, você está trabalhando em um projeto na sua empresa de criação de conteúdo. O objetivo do projeto é desenvolver um modelo de classificação de textos capaz de identificar e categorizar com precisão diferentes emoções nos textos, como felicidade, tristeza e medo. Nos casos em que o texto não contém nenhuma emoção perceptível, seu objetivo é que o modelo responda dizendo que não há nenhuma emoção evidente.
Você decidiu usar o prompt com poucos exemplos (few shot) disponibilizado. No entanto, percebeu que "Time flies like an arrow" (O tempo voa como uma flecha) está sendo classificado incorretamente como "surprise" (surpresa). Agora seu objetivo é refinar o prompt para que o modelo classifique corretamente esse exemplo específico como "no explicit emotion" (sem emoção evidente).
O pacote OpenAI e a função get_response() foram pré-carregados para você.
Este exercício faz parte do curso
ChatGPT Prompt Engineering para desenvolvedores
Instruções de exercício
- Refine o
promptde maneira iterativa, aprimorando os exemplos para obter o resultado no explicit emotion (sem emoção evidente) com o exemplo"They sat and ate their meal"(Eles se sentaram e comeram a refeição).
Exercício interativo prático
Experimente este exercício preenchendo este código de exemplo.
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)