mirror of
https://github.com/dair-ai/Prompt-Engineering-Guide
synced 2024-11-19 21:25:35 +00:00
44 lines
1.8 KiB
Plaintext
44 lines
1.8 KiB
Plaintext
# Генерация данных
|
|
LLM-модели обладают сильными возможностями по генерации связного текста. Использование эффективных стратегий подсказок позволяет направить модель на создание более качественных, последовательных и фактически точных ответов. LLM также могут быть особенно полезны для генерации данных, которые действительно полезны для проведения различных экспериментов и оценок. Например, мы можем использовать их для генерации быстрых образцов для классификатора настроений следующим образом:
|
|
|
|
*Промпт:*
|
|
```
|
|
Produce 10 exemplars for sentiment analysis. Examples are categorized as either positive or negative. Produce 2 negative examples and 8 positive examples. Use this format for the examples:
|
|
Q: <sentence>
|
|
A: <sentiment>
|
|
```
|
|
|
|
*Результат:*
|
|
|
|
Q: I just got the best news ever!
|
|
A: Positive
|
|
|
|
Q: We just got a raise at work!
|
|
A: Positive
|
|
|
|
Q: I'm so proud of what I accomplished today.
|
|
A: Positive
|
|
|
|
Q: I'm having the best day ever!
|
|
A: Positive
|
|
|
|
Q: I'm really looking forward to the weekend.
|
|
A: Positive
|
|
|
|
Q: I just got the best present ever!
|
|
A: Positive
|
|
|
|
Q: I'm so happy right now.
|
|
A: Positive
|
|
|
|
Q: I'm so blessed to have such an amazing family.
|
|
A: Positive
|
|
|
|
Q: The weather outside is so gloomy.
|
|
A: Negative
|
|
|
|
Q: I just got some terrible news.
|
|
A: Negative
|
|
```
|
|
|
|
Это очень полезно. Фактически, мы используем этот пример для другого теста в другом разделе руководства. |