Schița de curs

Introducere în Ingineria Avansată a Prompt-urilor

  • Înțelegerea rolului prompt-urilor în DeepSeek LLM
  • Cum structura prompt-ului afectează răspunsurile generate de AI
  • Compararea DeepSeek-R1, DeepSeek-V3 și alte LLMs în comportamentul prompt-urilor

Crearea Prompt-urilor Eficace

  • Redactarea prompt-urilor precise și structurate
  • Tehnici pentru controlul tonului, lungimii și formatului răspunsului
  • Gestionarea întrebărilor ambiguie și deschise

Optimizarea Răspunsurilor AI

  • Ajustarea prompt-urilor pentru sarcini specifice
  • Reglarea temperaturii și a token-urilor maxime pentru controlul răspunsului
  • Utilizarea mesajelor de sistem și a prompt-urilor bazate pe roluri

Gestionarea Contextului și șiruirea Prompt-urilor

  • Păstrarea contextului în interacțiuni multiple cu AI
  • Șiruirea prompt-urilor pentru ghidarea sarcinilor complexe
  • Utilizarea tehnicii de memorie și referință în conversații lungi

Reducerea Prejudecăților și Îmbunătățirea Fiabilității AI

  • Detectarea și mitigarea prejudecăților în răspunsurile generate de AI
  • Asigurarea exactității factuale a răspunsurilor AI
  • Considerații etice în ingineria prompt-urilor

Testarea și Evaluarea Performanței Prompt-urilor

  • Măsurarea calității și consecvenței răspunsurilor AI
  • Automatizarea testării și evaluării prompt-urilor
  • Studii de caz ale strategiilor eficiente de inginerie prompt-uri

Implementarea Aplicațiilor Sustinute de AI cu Prompt-urile Optimizate

  • Integrarea prompt-urilor rafinate în fluxuri de lucru enterprise
  • Optimizarea chatbot-urilor și unelților de automatizare bazate pe AI
  • Scalarea strategiilor prompt pentru diferite cazuri de utilizare

Tendințele Emergente în Ingineria Prompt-urilor

  • Progrese în LLMs și tehnici de optimizare a prompt-urilor
  • Colaborarea hibridă AI-om prin ingineria prompt-urilor
  • Inovații viitoare în controlul conținutului generat de AI

Rezumat și Următorii Pași

Cerințe

  • Experiență cu modele de limbaj largi (LLMs) și API-uri AI
  • Competențe într-un limbaj de programare (de exemplu, Python, JavaScript)
  • Cunoștințe de bază în NLP și tehnici de generare a textului

Audiență

  • Ingineri AI care lucrează cu aplicații bazate pe LLMs
  • Dezvoltatori care optimizarea fluxuri de lucru puternice prin AI
  • Analisți de date care rafină ieșirile generate de AI
 14 ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Cursuri viitoare

Categorii înrudite