AGI大模型(7):提示词应用

devtools/2025/3/16 20:59:24/

1 生成数据

LLM具有⽣成连贯⽂本的强⼤能⼒。使⽤有效的提示策略可以引导模型产⽣更好、更⼀致和更真实的响应。LLMs还可以特别有⽤地⽣成数据,这对于运⾏各种实验和评估⾮常有⽤。例如,我们可以使⽤它来为情感分类器⽣成快速样本,如下所示:

提示:

⽣成10个情感分析的范例。示例被归类为正⾯或负⾯。⽣成2个负⾯示例和8个正⾯示例。使⽤以下格式的示例:Q:<句⼦>A:<情感>

输出:
```
Q:我刚刚得到了最好的消息!
A:正⾯
Q:我们刚刚在⼯作中得到了加薪!
A:正⾯
Q:我为今天所取得的成就感到⾮常⾃豪。
A:正⾯
Q:我度过了最美好的⼀天!
A:正⾯
Q:我真的很期待周末。
A:正⾯
Q:我刚刚得到了最好的礼物!
A:正⾯
Q:我现在感到⾮常快乐。
A:正⾯
Q:我很幸运有这么棒的家⼈。
A:正⾯
Q:外⾯的天⽓很阴沉。
A:负⾯
Q:我刚刚得到了⼀些可怕的消息。
A:负⾯

2 代码的生成


http://www.ppmy.cn/devtools/167640.html

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