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.