Ітеративна розробка підказок для few-shot підказок
Ви працюєте над проєктом у компанії з контент‑продакшену. Мета — створити модель класифікації тексту, що точно визначає та відносить до категорій різні емоції в тексті, зокрема радість, смуток і страх. Якщо в тексті немає виразної емоції, ви хочете, щоб модель повертала "no explicit emotion".
Ви вирішили використати надану few-shot prompt. Однак ви помітили, що "Time flies like an arrow" помилково класифікується як "surprise". Тепер ваша мета — вдосконалити prompt, щоб модель правильно класифікувала цей конкретний приклад як "no explicit emotion".
Пакет OpenAI і функцію get_response() уже завантажено для вас.
Ця вправа є частиною курсу
Інженерія підказок з OpenAI API
Інструкції до вправи
- Ітеративно вдоскональте
prompt, уточнюючи приклади, щоб отримати результат no explicit emotion для прикладу"They sat and ate their meal".
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
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)