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 DeepSeek-R1, DeepSeek-V3 și altor LLM în comportamentul prompturilor
Proiectarea Prompturilor Eficiente
- Crearea de prompturi precise și structurate
- Tehnici pentru controlul tonului, lungimii și formatului
- Gestionarea întrebărilor ambigue și deschise
Optimizarea Răspunsurilor AI
- Ajustarea prompturilor pentru sarcini specifice
- Reglarea temperaturii și a numărului maxim de tokeni pentru controlul răspunsurilor
- 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 mitigarea prejudecăților în rezultatele generate de AI
- Asigurarea acurateții factuale a răspunsurilor AI
- Considerații etice în inginerie a 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 discuție și a instrumentelor de automatizare alimentate de AI
- Scalarea strategiilor de prompturi pentru diferite cazuri de utilizare
Tendințe Emergente în Ingineria Prompturilor
- Avansuri în LLM și tehnici de optimizare a prompturilor
- Colaborarea hibridă om-AI prin inginerie a prompturilor
- Viitoare inovații în controlul conținutului generat de AI
Rezumat și Pași Următori
Cerințe
- Experiență cu modele de limbaj de mare dimensiune (LLM) și API-uri AI
- Cunoaștere avansată a unui limbaj de programare (de ex., Python, JavaScript)
- Înțelegere de bază a tehnicilor de NLP și generare 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 rezultatele generate de AI
14 Ore
