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.
План на курса
Въведение в напредна инженерия на промптове
- Разбиране на ролята на промптовете в DeepSeek LLM
- Как структурата на промптовете влияе на AI-генерираните отговори
- Сравняване на поведението на промптовете в DeepSeek-R1, DeepSeek-V3 и други LLMs
Създаване на ефективни промптове
- Създаване на точно и структурирано промптове
- Техники за управление на тона, дължината и формата
- Работа с двусмислени и отворени въпроси
Оптимизиране на AI отговори
- Настройване на промптове за специфични задачи
- Настройване на температура и максимално количество токени за контрол на отговорите
- Използване на системни съобщения и ролята на промптове
Управление на контекста и верижни промптове
- Поддържане на контекста през многочислени AI взаимодействия
- Верижни промптове за насочване на сложни задачи
- Използване на техники за памет и референция при дълги разговори
Намаляване на предразсъдъците и подобряване на надеждността на AI
- Откриване и намаляване на предразсъдъците в AI-генерираните изходи
- Осигуряване на фактическа точност в AI отговорите
- Етични разсъждения при инженерия на промптове
Тестиране и оценяване на ефективността на промптовете
- Измерване на качеството и последователността на AI отговорите
- Автоматизация на тестирането и оценяването на промптовете
- Примерни случаи на ефективни стратегии за инженерия на промптове
Разработване на приложения с AI с оптимизирани промптове
- Интегриране на уточнени промптове в бизнес процесите
- Оптимизиране на чатботи и автоматизирани инструменти с AI
- Масово използване на стратегии с промптове за различни случаи на употреба
Настъпващи тенденции в инженерията на промптове
- Настъпления в LLMs и техники за оптимизация на промптове
- Хибридна AI-човешка съвместна работа чрез инженерия на промптове
- Бъдещи иновации в управлението на AI-генериран съдържание
Резюме и следващи стъпки
Изисквания
- Опит с големи езикови модели (LLMs) и AI API-тата
- Умеене в един език за програмиране (например, Python, JavaScript)
- Основни знания за обработка на естествен език (NLP) и техники за генерация на текст
Целева аудитория
- Инженери по изкуствен интелект, работещи с приложения, базирани на LLMs
- Разработчици, оптимизиращи работни процеси, подкрепени от AI
- Аналитици на данни, уточняващи AI-генерирани изходи
14 часа