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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

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Instruções do exercício

  • Complete o few-shot prompt atribuindo Positive ou Negative às 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'])
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