Atribuirea rolurilor în chat

Lucrul cu Llama 3

Imtihan Ahmed

Machine Learning Engineer

Definirea rolurilor

  • Ajustarea tonului modelului
  • Exemplu: chatbot pentru asistență clienți

Conversație cu un chatbot - 1

Lucrul cu Llama 3

Definirea rolurilor

  • Ajustarea tonului modelului
  • Exemplu: chatbot pentru asistență clienți

Conversație cu un chatbot - 2

Lucrul cu Llama 3

Definirea rolurilor

  • Ajustarea tonului modelului
  • Exemplu: chatbot pentru asistență clienți

Conversație cu un chatbot - 3

Lucrul cu Llama 3

Utilizarea rolurilor în completarea chat-ului

  • Roluri de chat pentru a ghida răspunsurile Llama

Screenshot 2025-02-26 at 15.32.28.png

  • Stabilește personalitatea și stilul

 

Screenshot 2025-02-26 at 15.31.50.png

  • Reprezintă persoana care pune întrebarea
Lucrul cu Llama 3

Utilizarea rolurilor în completarea chat-ului

  • Trimiterea unei conversații structurate

  • Funcția create_chat_completion()

from llama_cpp import Llama

llm = Llama(model_path="path/to/model.gguf")


message_list = [...] # This list includes roles


response = llm.create_chat_completion(

        messages = message_list

)
Lucrul cu Llama 3

Rolul system

  • Mesajul system: instrucțiuni privind comportamentul modelului
system_message = "You are a business consultant who gives data-driven answers."



message_list = [{

                 "role": "system",

                 "content": system_message

                 }]
Lucrul cu Llama 3

Rolul user

  • Mesajul user: promptul transmis modelului
system_message = "You are a business consultant who gives data-driven answers."

user_message = "What are the key factors in a successful marketing strategy?"


message_list = [{"role": "system", "content": system_message},

                {
                 "role": "user",
                 "content": user_message
                 }

                ]
Lucrul cu Llama 3

Generarea răspunsului

from llama_cpp import Llama
llm = Llama(model_path="path/to/model.gguf")

system_message = "You are a business consultant who gives data-driven answers."
user_message = "What are the key factors in a successful marketing strategy?"

message_list = [{"role": "system", "content": system_message},
               {"role": "user", "content": user_message}]


response = llm.create_chat_completion(messages = message_list)
print(response)

{'id': ..., 'object': ..., 'created': ..., 'model': ..., 'choices': [...], ...}
Lucrul cu Llama 3

Rolul assistant

response["choices"][0]

Rezultatul răspunsului

Lucrul cu Llama 3

Rolul assistant

response["choices"][0]

Rezultatul răspunsului cu mesajul evidențiat

Lucrul cu Llama 3

Rolul assistant

response["choices"][0]

Rezultatul răspunsului cu rolul evidențiat

Lucrul cu Llama 3

Rolul assistant

response["choices"][0]

Rezultatul răspunsului cu conținutul evidențiat

result['choices'][0]['message']['content']

'A successful marketing strategy relies on clear objectives, established 
through specific, measurable goals. Understanding the target audience ...'
Lucrul cu Llama 3

Să exersăm!

Lucrul cu Llama 3

Preparing Video For Download...