НачатьНачать бесплатно

Few-shot промптинг с Llama

Вы используете модель Llama для определения тональности отзывов клиентов из Google и Yelp — Positive (положительный) или Negative (отрицательный). Чтобы эти метки применялись последовательно к каждому отзыву, вы составите few-shot промпт, содержащий три примера.

Вот примеры, которые вы хотите передать модели:

  • 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

Это упражнение является частью курса

Работа с Llama 3

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

  • Дополните few-shot промпт, присвоив каждому из приведённых отзывов метку Positive или Negative.
  • Отправьте промпт модели, указав стоп-слово "Review", чтобы модель отвечала только на один отзыв.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# 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'])
Редактировать и запускать код