/
githubmirror
/
Prompt-Engineering-Guide
Обзор
Документация
Войти
/
githubmirror
/
Prompt-Engineering-Guide
Код
Запросы
0
Пакеты
0
Релизы
0
Аналитика
Безопасность
main
pages/applications/generating.ca.mdx
45 строк
1 KB
Elvis Saravia
catalan translation
12 май 2023, 18:06
12 май 2023, 18:06
fba0f84
Код
Авторство
О чём код?
# Generació de dades Els LLMs tenen una gran capacitat per generar text coherent. L'ús d'estratègies de prompts efectives pot dirigir el model per produir respostes millors, més consistents i més factuales. Els LLMs també poden ser especialment útils per generar dades, que és realment útil per realitzar tot tipus d'experiments i avaluacions. Per exemple, podem utilitzar-lo per generar mostres ràpides per a un classificador de sentiments com aquest: *Prompt:* ``` Genera 10 exemples per a l'anàlisi de sentiments. Els exemples es classifiquen com a positius o negatius. Genera 2 exemples negatius i 8 exemples positius. Utilitza aquest format per als exemples: Q: <frase> A: <sentiment> ``` *Sortida:* ``` Q: Acabo de rebre la millor notícia de la meva vida! A: Positiu Q: Ens han pujat el sou a la feina! A: Positiu Q: Estic molt orgullós del que he aconseguit avui. A: Positiu Q: Estic tenint el millor dia de la meva vida! A: Positiu Q: Estic molt emocionat pel cap de setmana. A: Positiu Q: Acabo de rebre el millor regal de la meva vida! A: Positiu Q: Estic tan feliç ara mateix. A: Positiu Q: Estic tan agraït de tenir una família tan increïble. A: Positiu Q: El temps a fora està molt ennuvolat. A: Negatiu Q: Acabo de rebre una notícia terrible. A: Negatiu ``` Això és molt útil. De fet, utilitzem aquest exemple per a una prova diferent en una altra secció de les guies.