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# データ生成
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LLMsは、一貫したテキストを生成する強力な機能を持っています。効果的なプロンプト戦略を使用することで、モデルをより良く、一貫性があり、より事実に基づいた回答を生成することができます。 LLMsは、あらゆる種類の実験や評価を実行するのに本当に役立つデータを生成するのに特に役立ちます。例えば、次のようにして、感情分析のための10の例を生成することができます。
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*プロンプト:*
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感情分析のための10の例を作成してください。例は、ポジティブまたはネガティブに分類されます。ネガティブな例2つとポジティブな例8つを生成してください。次のフォーマットを使用してください：
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Q：<文>
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A：<感情>
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```
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*出力:*
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```
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Q: 私は今、最高のニュースを聞きました！
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A: ポジティブ
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Q: 私たちは仕事で昇給したばかりです！
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A: ポジティブ
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Q: 私は今日成し遂げたことにとても誇りを感じています。
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A: ポジティブ
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Q: 私は今日一番の日を過ごしています！
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A: ポジティブ
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Q: 週末が本当に楽しみです。
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A: ポジティブ
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Q: 私は今、最高のプレゼントをもらいました！
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A: ポジティブ
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Q: 私は今とても幸せです。
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A: ポジティブ
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Q: 私は素晴らしい家族を持っていてとても幸せです。
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A: ポジティブ
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Q: 外の天気はとても暗いです。
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A: ネガティブ
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Q: 私はとても悪いニュースを聞きました。
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A: ネガティブ
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```
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これは非常に有用です。実際、私たちは、ガイドの別のセクションで別のテストにこの例を使用しています。
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