Intrati in legatura

Schița de curs

Introducere în Ingineria Prompt

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

Proiectarea Prompturilor Eficiente

  • Principiile creării de prompturi de înaltă calitate
  • Experimentarea cu variații de prompturi
  • Provocări comune în proiectarea prompturilor

Fine-Tuning Few-Shot

  • Prezentare generală a învățării few-shot
  • Aplicații în adaptarea LLM pentru sarcini specifice
  • Integrarea exemplelor few-shot în prompturi

Lucru Practic cu Instrumente de Inginerie Prompt

  • Utilizarea OpenAI API pentru experimentarea cu prompturi
  • Explorarea proiectării prompturilor cu Hugging Face Transformers
  • Evaluarea impactului variațiilor de prompturi

Optimizarea Performanței LLM

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

Aplicații ale Ingineriei Prompt

  • Generare și rezumare de text
  • Analiza de sentiment și clasificare
  • Scriere creativă și generare de cod

Implementarea Soluțiilor Bazate pe Prompturi

  • Integrarea prompturilor 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 de limbaj 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