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# Generazione di dati
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I Large Language Model (LLM) hanno una forte capacità di generare testi coerenti. L'uso di strategie di prompt efficaci può guidare il modello a produrre risposte migliori, coerenti e più concrete. Gli LLM possono anche essere particolarmente utili per generare dati che sono davvero utili per eseguire tutti i tipi di esperimenti e valutazioni. Ad esempio, possiamo usarli per generare campioni rapidi per un classificatore di sentiment, come questo:
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*Prompt:*
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```
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Produci 10 esempi per l'analisi del sentimento. Gli esempi sono classificati come positivi o negativi. Produrre 2 esempi negativi e 8 esempi positivi. Utilizzate questo formato per gli esempi:
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D: <sentenza>
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R: <sentimento
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```
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*Output:*
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```
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D: Ho appena ricevuto la migliore notizia di sempre!
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A: Positiva
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D: Abbiamo appena ricevuto un aumento al lavoro!
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R: Positivo
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D: Sono così orgoglioso di ciò che ho realizzato oggi.
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R: Positivo
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D: Sto vivendo la giornata migliore di sempre!
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R: Positivo
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D: Non vedo l'ora che arrivi il fine settimana.
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R: Positivo
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D: Ho appena ricevuto il miglior regalo di sempre!
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R: Positivo
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D: Sono così felice in questo momento.
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R: Positivo
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D: Sono così fortunata ad avere una famiglia così fantastica.
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R: Positivo
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D: Il tempo fuori è così cupo.
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R: Negativo
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D: Ho appena ricevuto una notizia terribile.
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R: Negativa
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```
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Questo risultato è molto utile e lo useremo anche per un altro test in un'altra sezione di questa guida.
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