mirror of
https://github.com/dair-ai/Prompt-Engineering-Guide
synced 2024-11-04 12:00:10 +00:00
44 lines
1.3 KiB
Plaintext
44 lines
1.3 KiB
Plaintext
# Veri Oluşturma
|
||
LLM'ler tutarlı bir metin oluşturma konusunda güçlü yeteneklere sahiptir. Etkili prompt stratejileri kullanarak, model daha iyi, tutarlı ve daha gerçekçi yanıtlar üretmeye yönlendirebilir. LLM'ler ayrıca, örneğin duygu sınıflandırıcısı için hızlı örnekler oluşturmak gibi tüm çeşitli deneyler ve değerlendirmeler için gerçekten faydalı olan verilerin üretilmesinde özellikle faydalı olabilir.
|
||
|
||
*Komut İstemi:*
|
||
```
|
||
Duygu analizi için 10 örnek üretin. Örnekler olumlu veya olumsuz olarak kategorize edilsin. 2 olumsuz ve 8 olumlu örnek üretin. Örnekler için bu formatı kullanın.
|
||
S: <cümle>
|
||
C: <duygu>
|
||
```
|
||
|
||
*Çıktı:*
|
||
```
|
||
S: Şimdiye kadarki en iyi haberi aldım!
|
||
C: Olumlu
|
||
|
||
S: İş yerinde zam aldık!
|
||
C: Olumlu
|
||
|
||
S: Bugün başardıklarımla gurur duyuyorum.
|
||
C: Olumlu
|
||
|
||
S: Şimdiye kadarki en iyi günü yaşıyorum!
|
||
C: Olumlu
|
||
|
||
S: Gerçekten hafta sonunu dört gözle bekliyorum.
|
||
C: Olumlu
|
||
|
||
S: Şimdiye kadarki en iyi hediyeyi aldım!
|
||
C: Olumlu
|
||
|
||
S: Şu an çok mutluyum.
|
||
C: Olumlu
|
||
|
||
S: Böyle harika bir aileye sahip olduğum için çok şanslıyım.
|
||
C: Olumlu
|
||
|
||
S: Dışarda hava çok kasvetli.
|
||
C: Olumsuz
|
||
|
||
S: Az önce korkunç bir haber aldım.
|
||
C: Olumsuz
|
||
```
|
||
|
||
Bu çok kullanışlı. Bu örneği aslında kılavuzun başka bir bölümünde farklı bir test için kullanıyoruz. |