# Generación de Datos

Los LLM tienen fuertes capacidades para generar texto coherente. El uso de estrategias de prompt efectivas puede dirigir al modelo a producir respuestas mejores, consistentes y más factuales. Los LLM también pueden ser especialmente útiles para generar datos, lo cual es realmente útil para realizar todo tipo de experimentos y evaluaciones. Por ejemplo, podemos usarlo para generar muestras rápidas para un clasificador de sentimientos así:

*Prompt:*
```
Produce 10 ejemplos para análisis de sentimientos. Los ejemplos se categorizan como positivos o negativos. Produce 2 ejemplos negativos y 8 ejemplos positivos. Usa este formato para los ejemplos:
Q: <oración>
A: <sentimiento>
```

*Salida*
```
Q: ¡Acabo de recibir las mejores noticias!
A: Positivo

Q: ¡Acabamos de recibir un aumento en el trabajo!
A: Positivo

Q: Estoy muy orgulloso de lo que logré hoy.
A: Positivo

Q: ¡Estoy teniendo el mejor día de mi vida!
A: Positivo

Q: Realmente estoy deseando el fin de semana.
A: Positivo

Q: ¡Acabo de recibir el mejor regalo de mi vida!
A: Positivo

Q: Estoy tan feliz en este momento.
A: Positivo

Q: Me siento tan afortunado de tener una familia increíble.
A: Positivo

Q: El clima afuera está tan triste.
A: Negativo

Q: Acabo de recibir algunas noticias terribles.
A: Negativo
```

Esto es muy útil. De hecho, usamos este ejemplo para una prueba diferente en otra sección de las guías.
