1 生成数据

LLM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、更⼀致和更真实的响应。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，我们可以使⽤它来为情感分类器⽣成快速样本，如下所示：

提示：

⽣成10个情感分析的范例。示例被归类为正⾯或负⾯。⽣成2个负⾯示例和8个正⾯示例。使⽤以下格式的示例：Q：<句⼦>A：<情感>

输出：
```
Q:我刚刚得到了最好的消息！
A:正⾯
Q:我们刚刚在⼯作中得到了加薪！
A:正⾯
Q:我为今天所取得的成就感到⾮常⾃豪。
A:正⾯
Q:我度过了最美好的⼀天！
A:正⾯
Q:我真的很期待周末。
A:正⾯
Q:我刚刚得到了最好的礼物！
A:正⾯
Q:我现在感到⾮常快乐。
A:正⾯
Q:我很幸运有这么棒的家⼈。
A:正⾯
Q:外⾯的天⽓很阴沉。
A:负⾯
Q:我刚刚得到了⼀些可怕的消息。
A:负⾯

2 代码的生成