Kỹ thuật nhắc lệnh lặp để tối ưu few-shot prompts
Bạn đang làm việc tại một công ty sản xuất nội dung. Mục tiêu dự án là phát triển một mô hình phân loại văn bản có thể nhận diện và phân loại chính xác các cảm xúc khác nhau trong văn bản, như vui, buồn và sợ hãi. Với những trường hợp văn bản không chứa cảm xúc rõ ràng, bạn muốn mô hình phản hồi bằng "no explicit emotion".
Bạn quyết định dùng prompt few-shot đã cung cấp. Tuy nhiên, bạn nhận thấy câu "Time flies like an arrow" đang bị phân loại sai thành "surprise." Mục tiêu của bạn bây giờ là tinh chỉnh prompt để mô hình phân loại đúng ví dụ cụ thể này thành "no explicit emotion."
Gói OpenAI và hàm get_response() đã được nạp sẵn cho bạn.
Bài tập này là một phần của khóa học
Kỹ thuật Prompt với OpenAI API
Hướng dẫn bài tập
- Lặp lại việc tinh chỉnh
promptbằng cách tinh chỉnh các ví dụ, để nhận được đầu ra no explicit emotion cho ví dụ"They sat and ate their meal".
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
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)