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 разширеното инженерство на подсказки
- Разбиране на ролята на подсказките в DeepSeek LLM
- Как структурата на подсказката влияе на отговорите, генерирани от AI
- Сравнение на DeepSeek-R1, DeepSeek-V3 и други LLMs в поведението при подсказки
Проектиране на ефективни подсказки
- Изготвяне на точни и структурирани подсказки
- Техники за контрол на тона, дължината и формата
- Обработка на неоднозначни и отворени въпроси
Оптимизиране на отговорите на AI
- Подобряване на подсказки за конкретни задачи
- Регулиране на температурата и максималния брой токени за контрол на отговорите
- Използване на системни съобщения и подсказки със зададени роли
Управление на контекст и връзка на подсказки
- Поддържане на контекст в няколко взаимодействия с AI
- Връзка на подсказки за водене на комплексни задачи
- Използване на памет и техники за референци в дълги разговори
Смятане на биаси и подобряване на надеждността на AI
- Разпознаване и смятане на биаси в текста, генериран от AI
- Обезпечаване на фактическата точност на отговорите на AI
- Етични разглеждания при инженерството на подсказки
Тестиране и оценка на ефективността на подсказките
- Измерване на качеството и съгласуваността на отговорите на AI
- Автоматизиране на тестовете и оценката на подсказките
- Кейсстъди на ефективни стратегии за инженерство на подсказки
Въвеждане на приложения със сила на AI с оптимизирани подсказки
- Интегриране на подобрени подсказки в предприемачески работни процеси
- Оптимизиране на AI-драйвени чатботи и инструменти за автоматизация
- Масштабиране на стратегии за подсказки за различни приложения
Разбиране на новите тенденции в инженерството на подсказки
- Напредък в LLMs и техники за оптимизиране на подсказки
- Хибридно сътрудничество между AI и хора чрез инженерството на подсказки
- Будущи иновации в контрола на съдържанието, генерирано от AI
Резюме и следващи стъпки
Изисквания
- Опит с големи модели на език (LLMs) и API на AI
- Знание на програмно език (например, Python, JavaScript)
- Основно разбиране на NLP и техники за генериране на текст
Целева група
- AI инженери, работещи с приложения на база LLM
- Разработчици, оптимизиращи работните процеси със сила на AI
- Анализори на данни, подобряващи изходите от AI
14 Часове