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 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