数据生成

大型语言模型（LLMs）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、更具事实性的响应。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，我们可以使用它来生成情感分类器的快速样本，如下所示：

提示:

为情感分析生成10个示例。示例被分类为积极或消极。生成2个消极示例和8个积极示例。使用以下格式为示例:
Q: <句子>
A: <情感>

输出:

Q: 我刚得到了最好的消息！
A: 积极

Q: 我们刚在工作中得到了加薪！
A: 积极

Q: 我为今天取得的成就感到非常自豪。
A: 积极

Q: 我今天过得太棒了！
A: 积极

Q: 我真的很期待周末。
A: 积极

Q: 我刚收到了最好的礼物！
A: 积极

Q: 我现在感到非常快乐。
A: 积极

Q: 拥有如此美好的家庭让我感到如此幸运。
A: 积极

Q: 外面的天气如此阴沉。
A: 消极

Q: 我刚得到了一些糟糕的消息。
A: 消极

这非常有用。我们实际上在指南的另一部分中使用这个示例进行了不同测试。