Intrati in legatura

Schița de curs

Introducere în Ingineria Prompt

  • Ce este inginerie prompt?
  • Importanța proiectării prompt-urilor în LLM
  • Comparație între abordările zero-shot, one-shot și few-shot

Proiectarea Prompt-urilor Eficiente

  • Principii ale creării de prompt-uri de înaltă calitate
  • Experimentarea cu variații de prompt-uri
  • Provocări comune în proiectarea prompt-urilor

Fine-Tuning cu Puține Exemple

  • Prezentare generală a învățării cu puține exemple
  • Aplicații în adaptarea LLM pentru sarcini specifice
  • Integrarea exemplelor cu puține exemple în prompt-uri

Lucru Practic cu Instrumente de Inginerie Prompt

  • Utilizarea API OpenAI pentru experimentarea prompt-urilor
  • Explorarea proiectării prompt-urilor cu Hugging Face Transformers
  • Evaluarea impactului variațiilor de prompt-uri

Optimizarea Performanței LLM

  • Evaluarea rezultatelor și rafinarea prompt-urilor
  • Încorporarea contextului pentru rezultate mai bune
  • Gestionarea ambiguităților și a părtinirilor în răspunsurile LLM

Aplicații ale Ingineriei Prompt

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

Implementarea Soluțiilor Bazate pe Prompt-uri

  • Integrarea prompt-urilor în aplicații
  • Monitorizarea performanței și a 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 în Python
  • Experiență cu modele lingvistice de mari dimensiuni (LLM) este un plus

Publicul Țintă

  • Dezvoltatori AI
  • Ingineri NLP
  • Practicieni în învățarea automată
 14 Ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Cursuri viitoare

Categorii înrudite