Oi, Luziane, como vai?
Boa escolha ao trabalhar com análise de sentimentos para explorar o few-shot prompting. Usar exemplos contrastantes, como "terrível" e "bacana", é justamente o que torna a técnica eficaz: o modelo aprende o padrão de classificação a partir do contexto fornecido, sem precisar de uma instrução explícita sobre o que é positivo ou negativo.
Vale destacar que a força do few-shot está exatamente nisso: quanto mais representativos forem os exemplos, mais consistente tende a ser a resposta. Se você incluísse, por exemplo, uma frase ambígua como "O filme foi diferente", o modelo precisaria inferir com base nos padrões anteriores, o que pode gerar resultados interessantes de se observar.
Pensando nisso, você testou variações com frases mais neutras ou ambíguas? Como o modelo se comportou nesses casos?
Parabéns pela participação e por compartilhar o resultado. O fórum está à disposição sempre que quiser continuar explorando.
Para saber mais:
Conte com o apoio da comunidade Alura na sua jornada. Abraços e bons estudos!
Muito bom!