1. Learn
    2. /
  2. Courses
    3. /
  3. Fine-Tuning với Llama 3
Connected

Exercise

Tạo mẫu huấn luyện

Là một phần của chatbot chăm sóc khách hàng mà nhóm bạn đang xây dựng, bạn đang tạo một pipeline để tiền xử lý một tập dữ liệu, sau đó sẽ được dùng để fine-tune một mô hình ngôn ngữ nhằm dự đoán ý định trong câu hỏi của khách hàng và chuyển yêu cầu đến đúng nhóm xử lý.

Bạn được cung cấp một tập dữ liệu trong đó câu hỏi và ý định của khách hàng nằm ở các cột riêng biệt, và bạn muốn tiền xử lý để gộp mỗi ví dụ gồm câu hỏi và ý định vào một chuỗi duy nhất theo định dạng prompt của bạn.

Tập dữ liệu đã được nạp trong dataset. Tập dữ liệu có các cột instruction chứa câu hỏi của khách hàng và intent cho ý định của người dùng.

Instructions

100 XP
  • Tạo một chuỗi prompt với instruction và intent theo dạng "Query: {instruction}\nIntent: {intent}".
  • Hoàn thiện lời gọi hàm với tập dữ liệu để áp dụng create_intent_example cho từng hàng.
  • Trích xuất và in ra giá trị ở cột intent_example của hàng đầu tiên trong tập dữ liệu.