Few-shot prompting com Llama
Você está usando um modelo Llama para identificar o sentimento de avaliações de clientes do Google e do Yelp como Positive ou Negative. Para garantir que esses rótulos sejam consistentes em cada avaliação, você vai criar um few-shot prompt com três exemplos.
Aqui estão os exemplos que você quer fornecer ao modelo:
- 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
Este exercício faz parte do curso
Trabalhando com Llama 3
Instruções do exercício
- Complete o few-shot prompt atribuindo
PositiveouNegativeàs avaliações fornecidas. - Envie o prompt para o modelo com a palavra de parada
"Review"para que o modelo responda apenas a uma avaliação.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# 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'])