Mulțumim pentru trimiterea solicitării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Mulțumim pentru trimiterea rezervării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Schița de curs
Introducere în Ingineria Avansată a Prompturilor
- Înțelegerea rolului prompturilor în DeepSeek LLM
- Cum structura prompturilor afectează răspunsurile generate de AI
- Compararea comportamentului prompturilor între DeepSeek-R1, DeepSeek-V3 și alte LLM-uri
Proiectarea Prompturilor Eficiente
- Elaborarea de prompturi precise și structurate
- Tehnici de control al tonului, lungimii și formatului
- Gestionarea întrebărilor ambigue și deschise
Optimizarea Răspunsurilor AI
- Ajustarea prompturilor pentru sarcini specifice
- Controlul temperaturii și a numărului maxim de tokeni pentru răspunsuri
- Utilizarea mesajelor de sistem și a prompturilor bazate pe roluri
Gestionarea Contextului și Înlănțuirea Prompturilor
- Menținerea contextului pe parcursul mai multor interacțiuni AI
- Înlănțuirea prompturilor pentru a ghida sarcini complexe
- Utilizarea tehnicilor de memorie și referință în conversații lungi
Reducerea Prejudecăților și Îmbunătățirea Fiabilității AI
- Detectarea și reducerea prejudecăților în ieșirile generate de AI
- Asigurarea acurateței faptuale în răspunsurile AI
- Considerații etice în inginerie prompturilor
Testarea și Evaluarea Performanței Prompturilor
- Măsurarea calității și consistenței răspunsurilor AI
- Automatizarea testării și evaluării prompturilor
- Studii de caz ale strategiilor eficiente de inginerie a prompturilor
Implementarea Aplicațiilor Alimentate de AI cu Prompturi Optimizate
- Integrarea prompturilor rafinate în fluxurile de lucru ale întreprinderilor
- Optimizarea roboților de chat și a instrumentelor de automatizare alimentate de AI
- Scalarea strategiilor de prompturi pentru diferite cazuri de utilizare
Tendințe Emergente în Ingineria Prompturilor
- Avansări în LLM-uri și tehnici de optimizare a prompturilor
- Colaborare hibridă AI-umană prin inginerie prompturilor
- 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
- Cunoașterea unui limbaj de programare (de ex., Python, JavaScript)
- Înțelegere de bază a tehnicilor NLP și generării de text
Publicul țintă
- Ingineri AI care lucrează cu aplicații bazate pe LLM
- Dezvoltatori care optimizează fluxuri de lucru alimentate de AI
- Analiști de date care rafinează ieșirile generate de AI
14 Ore
