Schița de curs

Fundamentele Modului Deep-Think

  • Înțelegerea arhitecturii Modului Deep-Think
  • Modele de răsonare cu adâncime versus lărgime
  • Evaluarea momentelor în care este potrivit Modul Deep-Think

Răsonarea cu Context Complex

  • Gestionarea secvențelor de intrare prelungite
  • Menținerea coerentei pe lungul ieșirilor
  • Urmărirea dependențelor și constrângerilor

Rezolvarea Problemelor Iterative și Pe Mai Multe Etape

  • Proiectarea prompturilor de răsonare pe etape
  • Validarea concluziilor intermediare
  • Construcția buclelor de răsonare și refinări

Fluxuri de Lucru Analitice Avansate

  • Structurarea întrebărilor de cercetare complexe
  • Pipeline-uri de răsonare bazate pe date
  • Modelarea și previziunile scenariilor

Modul Deep-Think pentru Domenii Critice

  • Formularea problemelor sensibile la risc
  • Evaluarea deciziilor critice
  • Asigurarea consistenței și urmăririi

Ingineria Prompturilor pentru Optimizarea Modului Deep-Think

  • Construcția prompturilor cu o producere mare
  • Modelarea drumului intern de răsonare al modelului
  • Gestionarea ambiguității și incertitudinii

Integrarea Modului Deep-Think în Aplicații

  • Combinația Modului Deep-Think cu intrări multimodale
  • Incluziunea caracteristicilor de răsonare în fluxuri de lucru
  • Automatizarea și orchestrarea la nivel sistem

Tehnici de Evaluare și Refinare

  • Evaluarea calității și fiabilității răsonării
  • Analiza erorilor și modele de corecție
  • Îmbunătățirea continuă a pipeline-urilor de răsonare

Rezumat și Pași Următori

Cerințe

  • O înțelegere a principiilor de învățare automată
  • Experiență cu fluxuri de lucru AI bazate pe Python
  • Familiarizarea cu integrarea modelului bazată pe API

Audiență

  • Cercetători
  • Științii de date
  • Strategi AI
 14 ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Mărturii (1)

Cursuri viitoare

Categorii înrudite