# Ungerade Zahlen mit LLMs addieren

import { Tabs, Tab } from 'nextra/components';

## Hintergrund

Dieser Prompt testet die mathematischen Fähigkeiten eines LLMs, indem er es auffordert zu prüfen, ob das Addieren ungerader Zahlen zu einer geraden Zahl führt. In diesem Beispiel werden wir auch das chain-of-thought Prompting einsetzen.

## Prompt

```markdown
Die ungeraden Zahlen in dieser Gruppe ergeben addiert eine gerade Zahl: 15, 32, 5, 13, 82, 7, 1.
Löse das Problem, indem du es in Schritte unterteilen. Identifiziere zuerst die ungeraden Zahlen, addiere sie, und gebe an, ob das Ergebnis ungerade oder gerade ist.
```

## Code / API

<Tabs items={['GPT-4 (OpenAI)', 'Mixtral MoE 8x7B Instruct (Fireworks)']}>
    <Tab>
  
        ```python
        from openai import OpenAI
        client = OpenAI()

        response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-4",
        messages=[
            {
            "role": "user",
            "content": "The odd numbers in this group add up to an even number: 15, 32, 5, 13, 82, 7, 1. \nSolve by breaking the problem into steps. First, identify the odd numbers, add them, and indicate whether the result is odd or even."
            }
        ],
        temperature=1,
        max_tokens=256,
        top_p=1,
        frequency_penalty=0,
        presence_penalty=0
        )
        ```
    </Tab>

    <Tab>
        ```python
        import fireworks.client
        fireworks.client.api_key = "<FIREWORKS_API_KEY>"
        completion = fireworks.client.ChatCompletion.create(
            model="accounts/fireworks/models/mixtral-8x7b-instruct",
            messages=[
                {
                "role": "user",
                "content": "The odd numbers in this group add up to an even number: 15, 32, 5, 13, 82, 7, 1. \nSolve by breaking the problem into steps. First, identify the odd numbers, add them, and indicate whether the result is odd or even.",
                }
            ],
            stop=["<|im_start|>","<|im_end|>","<|endoftext|>"],
            stream=True,
            n=1,
            top_p=1,
            top_k=40,
            presence_penalty=0,
            frequency_penalty=0,
            prompt_truncate_len=1024,
            context_length_exceeded_behavior="truncate",
            temperature=0.9,
            max_tokens=4000
        )
        ```
    </Tab>

</Tabs>

## Referenz

- [Sparks of Artificial General Intelligence: Early experiments with GPT-4](https://www.promptingguide.ai/introduction/examples#reasoning) (13. April 2023)
