このガイドでは、ヒント エンジニアリングを使用して便利で高度なタスクを実行できる、高度で興味深い方法をいくつか取り上げます。
このセクションは現在鋭意開発中であることに注意してください。トピック:
LLM には強力なテキスト生成機能があります。効果的なプロンプト戦略を使用すると、モデルがより適切で一貫性のある、より事実に基づいた応答を生成できるようになります。 LLM は、さまざまな実験の実行に役立つデータを生成するのにも特に役立ちます。たとえば、これを使用して、次のような感情分類子の簡単なサンプルを生成できます。
Quick:
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>
Output:
Q: 我刚得到了有史以来最好的消息! A: 积极的 Q: 我们刚刚在工作中得到了加薪! A: 积极的 Q: 我为今天所取得的成就感到非常自豪。 A: 积极的 Q: 我度过了有史以来最好的一天! A: 积极的 Q: 我非常期待周末的到来。 A: 积极的 Q: 我刚收到了有史以来最好的礼物! A: 积极的 Q: 我现在非常开心。 A: 积极的 Q: 我很幸运有这么一支了不起的家庭。 A: 积极的 Q: 外面的天气很阴暗。 A: 消极的 Q: 我刚得到了一些可怕的消息。 A: 消极的
これは非常に便利です。この例は、ガイドの別の部分で別のテストに使用します。
Gao et al. (2022) は、LLM を使用して自然言語の質問を読み取り、中間推論ステップとしてプログラムを生成する方法を提案しました。作成されたプログラム支援言語モデル (PAL) は、自由形式のテキストを使用して解決策に到達するのではなく、解決策のステップを Python インタープリターなどのプログラミング ランタイムにオフロードするという点で、思考チェーン プロンプトとは異なります。
import openai from datetime import datetime from dateutil.relativedelta import relativedelta import os from langchain.llms import OpenAI from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()
openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
llm = OpenAI(model_name='text-davinci-003', temperature=0)
question = "Today is 27 February 2023. I was born exactly 25 years ago. What is the date I was born in MM/DD/YYYY?" DATE_UNDERSTANDING_PROMPT = """ # Q: 2015 is coming in 36 hours. What is the date one week from today in MM/DD/YYYY? # If 2015 is coming in 36 hours, then today is 36 hours before. today = datetime(2015, 1, 1) - relativedelta(hours=36) # One week from today, one_week_from_today = today + relativedelta(weeks=1) # The answer formatted with %m/%d/%Y is one_week_from_today.strftime('%m/%d/%Y') # Q: The first day of 2019 is a Tuesday, and today is the first Monday of 2019. What is the date today in MM/DD/YYYY? # If the first day of 2019 is a Tuesday, and today is the first Monday of 2019, then today is 6 days later. today = datetime(2019, 1, 1) + relativedelta(days=6) # The answer formatted with %m/%d/%Y is today.strftime('%m/%d/%Y') # Q: The concert was scheduled to be on 06/01/1943, but was delayed by one day to today. What is the date 10 days ago in MM/DD/YYYY? # If the concert was scheduled to be on 06/01/1943, but was delayed by one day to today, then today is one day later. today = datetime(1943, 6, 1) + relativedelta(days=1) # 10 days ago, ten_days_ago = today - relativedelta(days=10) # The answer formatted with %m/%d/%Y is ten_days_ago.strftime('%m/%d/%Y') # Q: It is 4/19/1969 today. What is the date 24 hours later in MM/DD/YYYY? # It is 4/19/1969 today. today = datetime(1969, 4, 19) # 24 hours later, later = today + relativedelta(hours=24) # The answer formatted with %m/%d/%Y is today.strftime('%m/%d/%Y') # Q: Jane thought today is 3/11/2002, but today is in fact Mar 12, which is 1 day later. What is the date 24 hours later in MM/DD/YYYY? # If Jane thought today is 3/11/2002, but today is in fact Mar 12, then today is 3/1/2002. today = datetime(2002, 3, 12) # 24 hours later, later = today + relativedelta(hours=24) # The answer formatted with %m/%d/%Y is later.strftime('%m/%d/%Y') # Q: Jane was born on the last day of Feburary in 2001. Today is her 16-year-old birthday. What is the date yesterday in MM/DD/YYYY? # If Jane was born on the last day of Feburary in 2001 and today is her 16-year-old birthday, then today is 16 years later. today = datetime(2001, 2, 28) + relativedelta(years=16) # Yesterday, yesterday = today - relativedelta(days=1) # The answer formatted with %m/%d/%Y is yesterday.strftime('%m/%d/%Y') # Q: {question} """.strip() + 'n'
llm_out = llm(DATE_UNDERSTANDING_PROMPT.format(question=question)) print(llm_out)
exec(llm_out) print(born)
以上が優れたリマインダー アプリをデザインする方法について話しましょう。の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。