Datan Generointi

Suurten kielimallien (LLM) avulla voidaan luoda yhtenäistä tekstiä. Tehokkaat kehote-strategiat auttavat ohjaamaan mallia tuottamaan parempia, johdonmukaisempia ja todenmukaisempia vastauksia. LLM:t ovat erityisen hyödyllisiä datan generoinnissa, joka on tärkeä osa monenlaisten kokeiden ja arviointien suorittamista. Esimerkiksi, voimme käyttää LLM:tä nopeiden näytteiden luomiseen tunnesentimenttien luokittelijalle seuraavasti:

Kehote:

Luo 10 esimerkkiä tunnesentimenttianalyysia varten. Esimerkit luokitellaan joko positiivisiksi tai negatiivisiksi. Tuota 2 negatiivista esimerkkiä ja 8 positiivista esimerkkiä. Käytä tätä muotoa esimerkeissä:
K: <lause>
V: <sentimentti>

Tulos:

K: Tämä ravintola tarjoaa aivan uskomattoman herkullista ruokaa!
V: Positiivinen

K: Näkymä parvekkeeltani on henkeäsalpaavan kaunis.
V: Positiivinen

K: Sain juuri työpaikan unelmieni yrityksestä!
V: Positiivinen

K: On aina ilo nähdä sinut hymyilevän.
V: Positiivinen

K: Tämä loma on ollut todella rentouttava ja virkistävä.
V: Positiivinen

K: Sain viimein valmiiksi sen haastavan projektin, ja olen todella ylpeä itsestäni.
V: Positiivinen

K: Ystäväni järjesti yllätysjuhlat syntymäpäivänäni, ja se oli niin ihanaa.
V: Positiivinen

K: Onnistuin viimein saavuttamaan tavoitteeni ja tunnen itseni niin onnelliseksi.
V: Positiivinen

K: Tämä päivä on ollut todella huono, enkä kestä enää yhtään vastoinkäymistä.
V: Negatiivinen

K: Olen niin pettynyt itseeni, kun en saanut sitä työpaikkaa.
V: Negatiivinen

Tämä on erittäin hyödyllistä. Tulemme käyttämään tätä esimerkkiä toisessa osiossa tätä opasta.

Applications Generating Code