Bir şirket, metni pozitif veya negatif duygu olarak sınıflandırmak için Amazon Bedrock üzerindeki bir LLM'i kullanmak istiyor. En uygun prompt mühendisliği tekniği hangisidir?
Bir cevap seçin
Cevabınızı kontrol etmek için bir seçeneğe dokunun.
Doğru cevap: Prompt'a pozitif veya negatif etiketli pasajların etiketli örneklerini dahil edin, ardından sınıflandırılacak yeni pasajı sağlayın..
Neden bu cevap
Doğru cevap, LLM'ye birkaç örnek (few-shot prompting) sağlayarak modelin istenen görevi daha iyi anlamasını ve gerçekleştirmesini sağlar. Pozitif veya negatif olarak etiketlenmiş örnekler sunmak, modelin duygu sınıflandırma için doğru kalıpları ve çıktı formatını öğrenmesine yardımcı olur. Uzun açıklamalar genellikle gereksizdir ve modelin performansını artırmaz. Yalnızca pasajı göndermek (zero-shot prompting), modelin görevi doğru bir şekilde anlaması için yeterli bağlam sağlamayabilir, bu da daha düşük doğrulukla sonuçlanabilir. Alakasız görev örnekleri vermek, modelin kafasını karıştırır ve duygu sınıflandırma görevini doğru bir şekilde gerçekleştirmesini engeller.
Sonsuz cevap arayışı olmadan sınavınızı geçin
Bu sınav için her doğrulanmış soruyu ve açıklamayı tek bir yerde edinin ve saatlerce süren hazırlıktan tasarruf edin. 1.000'den fazla sertifika · 20'den fazla dil · ücretsiz başlayın.
Sınavınızı daha hızlı geçin → Kart gerekmez