Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
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