Итеративная разработка промптов для few-shot подхода
Вы работаете над проектом в компании по созданию контента. Цель проекта — разработать модель классификации текста, способную точно определять и категоризировать различные эмоции в тексте, такие как радость, грусть и страх. В случаях, когда текст не содержит явно выраженных эмоций, модель должна возвращать ответ «no explicit emotion».
Вы решили использовать предоставленный few-shot prompt. Однако вы заметили, что фраза «Time flies like an arrow» ошибочно классифицируется как «surprise». Ваша задача — доработать prompt так, чтобы модель правильно классифицировала этот пример как «no explicit emotion».
Пакет OpenAI и функция get_response() уже загружены для вас.
Это упражнение является частью курса
Разработка промптов с OpenAI API
Инструкции к упражнению
- Итеративно дорабатывайте
prompt, совершенствуя примеры, чтобы для примера"They sat and ate their meal"модель возвращала вывод no explicit emotion.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
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)