Schița de curs

Introducere la Prompt Engineering

  • Ce este ingineria promptă?
  • Importanța proiectării prompte în LLM-uri
  • Compararea abordărilor zero-shot, one-shot și few-shot

Proiectarea unor promptere eficiente

  • Principii de elaborare a prompturilor de înaltă calitate
  • Experimentarea cu variații ale promptului
  • Provocări comune în proiectarea prompturilor

Reglarea fină a câtorva momente

  • Privire de ansamblu asupra învățării în câteva momente
  • Aplicații în adaptarea LLM la sarcini specifice
  • Integrarea exemplelor few-shot în promptere

Aplicații practice cu instrumentele Prompt Engineering

  • Utilizarea API OpenAI pentru experimentarea prompturilor
  • Explorarea designului promptului cu Hugging Face Transformatoare
  • Evaluarea impactului variațiilor promptului

Optimizarea performanței LLM

  • Evaluarea rezultatelor și perfecționarea prompturilor
  • Încorporarea contextului pentru rezultate mai bune
  • Gestionarea ambiguităților și a prejudecăților în răspunsurile LLM

Aplicații ale Prompt Engineering

  • Generarea și rezumarea textului
  • Analiza și clasificarea sentimentelor
  • Scriere creativă și generare de cod

Implementarea soluțiilor bazate pe prompturi

  • Integrarea prompterelor în aplicații
  • Monitorizarea performanței și scalabilității
  • Studii de caz și exemple din lumea reală

Rezumat și pași următori

Cerințe

  • Înțelegere de bază a procesării limbajului natural (NLP)
  • Familiaritate cu programarea Python
  • Experiența cu modele lingvistice mari (LLM) este un avantaj

Audiență

  • Dezvoltatori AI
  • ingineri NLP
  • Profesioniști în domeniul învățării automate
 14 ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Upcoming Courses

Categorii înrudite