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# Gerando dados
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LLMs têm fortes capacidades para gerar texto coerente. O uso de estratégias de prompt eficazes pode orientar o modelo para produzir respostas melhores, consistentes e mais factuais. Os LLMs também podem ser especialmente úteis para gerar dados que são realmente úteis para executar todos os tipos de experimentos e avaliações. Por exemplo, podemos usá-lo para gerar amostras rápidas para um classificador de sentimento da seguinte forma:
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*Incitar:*
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Produza 10 exemplares para análise de sentimento. Os exemplos são categorizados como positivos ou negativos. Produza 2 exemplos negativos e 8 exemplos positivos. Use este formato para os exemplos:
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P: <frase>
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A: <sentimento>
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*Saída:*
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```
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Q: Acabei de receber a melhor notícia de todas!
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A: positivo
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Q: Acabamos de receber um aumento no trabalho!
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A: positivo
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Q: Estou muito orgulhoso do que realizei hoje.
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A: positivo
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Q: Estou tendo o melhor dia de todos!
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A: positivo
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Q: Estou realmente ansioso pelo fim de semana.
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A: positivo
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Q: Acabei de receber o melhor presente de todos!
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A: positivo
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Q: Estou tão feliz agora.
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A: positivo
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Q: Sou tão abençoado por ter uma família tão incrível.
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A: positivo
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Q: O tempo lá fora está tão sombrio.
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A: negativo
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Q: Acabei de receber uma notícia terrível.
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A: negativo
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```
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Isso é muito útil. Na verdade, usamos este exemplo para um teste diferente em outra seção dos guias.
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