Q51 — AWS AIF-C01 第2章

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一家公司希望谢AmazonBedrock上况用击型语言模型(LLM)进行情感分析。该公司希望将文本段落的情感分类为正面或负面。 曾种提示工程策略能满足这些要求?

• A. 提供一些带有提示中相应积极或消极标签的文本段落示例，然后是待分类的新文本段落。 ✓
• B. 详细解释情感分析以及LLMS(大型语言模型)在提示中是如何工作的。
• C. 请提供待分类的新文本段落，无需提供任何额外上下文或示例。
• D. 为这段新文本提供几个无关任务的例子，如文本摘要或问题回答。

正确答案: A. 提供一些带有提示中相应积极或消极标签的文本段落示例，然后是待分类的新文本段落。

解析

在使用AmazonBedrock上的大型语言模型(LLM)进行情感分析时，为了将文本段落的情感分类为正面或负面，需要为LLM提供有效的提示。通过提供一些带有相应积极或消极标签的文本段落示例，可以引导LLM更好地理解情感分析任务，并据此对新的文本段落进行分类。这种方法利用了少次学习技术，能够提升LLM的响应准确性。因此，选项A是正确的提示工程策略。 查看全部