Schița de curs

Introducere în Prompt Engineering

  • Înțelegerea rolului promptelor în DeepSeek LLM
  • Modul în care structura promptului afectează răspunsurile generate de AI
  • Compararea DeepSeek-R1, DeepSeek-V3 și a altor LLM-uri în ceea ce privește comportamentul promptului

Proiectarea unor promptere eficiente

  • Crearea unor promptere precise și structurate
  • Tehnici pentru controlul tonului, lungimii și formatului
  • Gestionarea întrebărilor ambigue și deschise

Optimizarea răspunsurilor AI

  • Reglarea fină a prompterelor pentru sarcini specifice
  • Ajustarea temperaturii și a simbolurilor maxime pentru controlul răspunsurilor
  • Utilizarea mesajelor de sistem și a prompterelor bazate pe rol

Contextul Management și înlănțuirea prompturilor

  • Menținerea contextului pe parcursul mai multor interacțiuni AI
  • înlănțuirea prompturilor pentru a ghida sarcinile complexe
  • Utilizarea tehnicilor de memorie și de referință în conversațiile lungi

Reducerea prejudecăților și îmbunătățirea fiabilității AI

  • Detectarea și atenuarea prejudecăților în rezultatele generate de AI
  • Asigurarea acurateței faptelor în răspunsurile AI
  • Considerații etice în ingineria promptului

Testarea și evaluarea performanței promptului

  • Măsurarea calității și coerenței răspunsurilor AI
  • Automatizarea testării și evaluării promptului
  • Studii de caz privind strategiile eficiente de inginerie a prompturilor

Implementarea aplicațiilor bazate pe AI cu promptere optimizate

  • Integrarea prompturilor rafinate în fluxurile de lucru ale întreprinderilor
  • Optimizarea chatbots-urilor și a instrumentelor de automatizare bazate pe AI
  • Scalarea strategiilor prompt pentru diferite cazuri de utilizare

Tendințe emergente în Prompt Engineering

  • Progrese în LLM-uri și tehnici de optimizare a prompturilor
  • Colaborarea hibridă AI-uman prin ingineria promptului
  • Inovații viitoare în controlul conținutului generat de AI

Rezumat și pași următori

Cerințe

  • Experiență cu modele lingvistice de mari dimensiuni (LLM) și API-uri AI
  • Competențe într-un limbaj de programare (de exemplu, Python, JavaScript)
  • Înțelegere de bază a NLP și a tehnicilor de generare a textului

Audiență

  • Ingineri AI care lucrează cu aplicații bazate pe LLM
  • Dezvoltatori care optimizează fluxurile de lucru bazate pe AI
  • Analiști de date care rafinează rezultatele generate de AI
 14 ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Upcoming Courses

Categorii înrudite