One-shot chain-of-thought 提示
当您需要对给定集合中的偶数求和时，首先要找出这些偶数，然后再相加。您可以通过一个或多个示例把这种做法教给语言模型，它在处理新集合时就会按这一策略操作。
本练习的目标是教会模型如何在集合 {9, 10, 13, 4, 2} 上执行该步骤，然后要求模型在新集合 {15, 13, 82, 7, 14} 上完成相同操作。这展示了如何通过 one-shot 提示来进行 chain-of-thought 提示。
已为您预加载 OpenAI 包和 get_response() 函数。
本练习是课程的一部分
使用 OpenAI API 的 Prompt Engineering
练习说明
- 定义一个
example，教模型如何在集合{9, 10, 13, 4, 2}上对偶数求和。 - 定义一个与
example类似的question，让模型在新集合{15, 13, 82, 7, 14}上进行推理。 - 创建最终的提示。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
client = OpenAI(api_key="")
# Define the example
example = """Q: Sum the even numbers in the following set: ____.
A: Even numbers: ____. Adding them: ____+____+____=____"""
# Define the question
question = """Q: ____
A:"""
# Create the final prompt
prompt = ____
response = get_response(prompt)
print(response)