Generarea de date

LLM-urile au capacități puternice de a genera text coerent. Folosirea strategiilor eficiente de prompt-uri poate direcționa modelul să producă răspunsuri mai bune, consistente și mai factuale. LLM-urile pot fi de asemenea foarte utile pentru generarea de date care sunt cu adevărat utile pentru a rula tot felul de experimente și evaluări.

Generarea de date pentru analiza sentimentelor

De exemplu, putem folosi acestea pentru a genera eșantioane rapide pentru un clasificator de sentimente astfel:

Prompt

Produce 10 exemple pentru analiza sentimentelor. Exemplele sunt categorizate ca fiind fie pozitive, fie negative. Produce 2 exemple negative și 8 exemple pozitive. Folosește acest format pentru exemple:

Q: [text]
A: [sentiment]

Ieșire

Q: Tocmai am primit cea mai bună veste din viața mea!
A: Pozitiv
Q: Tocmai am primit o mărire la muncă!
A: Pozitiv
Q: Sunt atât de mândru de ceea ce am realizat astăzi.
A: Pozitiv
Q: Am cea mai bună zi din viața mea!
A: Pozitiv
Q: Aștept cu nerăbdare weekend-ul.
A: Pozitiv
Q: Tocmai am primit cel mai bun cadou din viața mea!
A: Pozitiv
Q: Sunt atât de fericit acum.
A: Pozitiv
Q: Sunt atât de binecuvântat să am o familie atât de minunată.
A: Pozitiv
Q: Vremea afară este atât de sumbră.
A: Negativ
Q: Tocmai am primit niște vești teribile.
A: Negativ

Aceasta este foarte utilă. De fapt, folosim acest exemplu pentru un test diferit într-o altă secțiune a ghidurilor.