Благодарим ви, че изпратихте вашето запитване! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Благодарим ви, че направихте своята резервация! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Съдържание и теми, включени в курса
Въведение в усъвършенствания промпт инженеринг
- Разбиране на ролята на промптовете в DeepSeek LLM
- Как структурата на промпта влияе на генерираните от AI отговори
- Сравняване на DeepSeek-R1, DeepSeek-V3 и други LLM по отношение на поведението при промптове
Проектиране на ефективни промптове
- Изработване на прецизни и структурирани промптове
- Техники за контрол на тона, дължината и формата
- Справяне с двусмислени и отворени въпроси
Оптимизиране на AI отговорите
- Фина настройка на промптове за специфични задачи
- Регулиране на температурата и максималния брой токени за контрол на отговора
- Използване на системни съобщения и подсказване, базирано на роли
Управление на контекста и свързване на промптове
- Поддържане на контекст при множество AI взаимодействия
- Свързване на промптове за насочване на сложни задачи
- Използване на техники за памет и препратки в дълги разговори
Намаляване на отклоненията и подобряване на надеждността на AI
- Откриване и смекчаване на отклонения в генерираните от AI резултати
- Осигуряване на фактологична точност в AI отговорите
- Етични съображения в промпт инженеринга
Тестване и оценка на ефективността на промптовете
- Измерване на качеството и последователността на AI отговорите
- Автоматизиране на тестването и оценката на промптове
- Казуси от практиката за ефективни стратегии за промпт инженеринг
Внедряване на задвижвани от AI приложения с оптимизирани промптове
- Интегриране на усъвършенствани промптове в корпоративни работни потоци
- Оптимизиране на задвижвани от AI чатботове и инструменти за автоматизация
- Мащабиране на стратегиите за промптове за различни случаи на употреба
Нововъзникващи тенденции в промпт инженеринга
- Напредък в LLM и техниките за оптимизиране на промптове
- Хибридно сътрудничество между AI и човек чрез промпт инженеринг
- Бъдещи иновации в контрола на генерираното от AI съдържание
Обобщение и следващи стъпки
Изисквания
- Опит с големи езикови модели (LLM) и AI API-та
- Владеене на програмен език (напр. Python, JavaScript)
- Основно разбиране на NLP и техники за генериране на текст
Аудитория
- AI инженери, работещи с базирани на LLM приложения
- Разработчици, оптимизиращи работни потоци, задвижвани от AI
- Анализатори на данни, усъвършенстващи генерирани от AI резултати
14 Часа