Генерация данных

LLM обладают большими возможностями по созданию связного текста. Использование эффективных стратегий подсказок позволяет направить модель на создание более качественных, последовательных и фактологических ответов. LLM также могут быть особенно полезны для генерации данных, которые очень удобны для проведения всевозможных экспериментов и оценок. Например, мы можем использовать их для быстрой генерации образцов для классификатора настроений, например, так:

Промпт:

Подготовьте 10 образцов для анализа настроения. Примеры разделены на положительные и отрицательные. Подготовьте 2 отрицательных примера и 8 положительных примеров. Используйте следующий формат для примеров: Вопрос: <предложение> Оответ: <настроение>

Результат:

В: Я только что услышал самую лучшую новость! О: Положительное

В: Нам только что повысили зарплату на работе! О: Положительное

В: Я очень горжусь тем, что достиг сегодня. О: Положительное

В: У меня лучший день в жизни! О: Положительное

В: Я очень жду выходных. О: Положительное

В: Я только что получил лучший подарок! О: Положительное

В: Я так счастлив сейчас. О: Положительное

В: Мне повезло иметь такую удивительную семью. О: Положительное

В: Погода на улице такая мрачная. О: Отрицательное

В: Я только что получил ужасные новости. О: Отрицательное

Это представляет значительную пользу. Дело в том, что мы применяем данный пример в другом тесте, который описан в отдельном разделе руководства.