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 напредналото инженерство на промънти
- Разбиране на ролята на промънтите в DeepSeek LLM
- Как структурата на промънта влияе на отговорите, генерирани от AI
- Сравнение между DeepSeek-R1, DeepSeek-V3 и други LLM по отношение на поведението при промънтинг
Проектиране на ефективни промънти
- Създаване на точни и структурирани промънти
- Техники за контрол на тона, дължината и формата
- Работа с двусмислени и отворени въпроси
Оптимизиране на AI отговорите
- Прецизиране на промънтите за конкретни задачи
- Настройване на температурата и максималния брой токен за контрол на отговорите
- Използване на системни съобщения и промънтинг, базиран на роли
Управление на контекста и верижно свързване на промънти
- Поддържане на контекста през множество AI взаимодействия
- Верижно свързване на промънти за насочване на сложни задачи
- Използване на техники за памет и препратки в дълги разговори
Намаляване на пристрастията и подобряване на надеждността на AI
- Откриване и намаляване на пристрастията в изходите, генерирани от AI
- Осигуряване на фактическа точност в AI отговорите
- Етични съображения в инженерството на промънти
Тестване и оценяване на ефективността на промънтите
- Измерване на качеството и последователността на AI отговорите
- Автоматизиране на тестването и оценяването на промънтите
- Кейс студия за ефективни стратегии за инженерство на промънти
Внедряване на приложения с AI оптимизирани промънти
- Интегриране на прецизирани промънти в корпоративни работни процеси
- Оптимизиране на AI-задвижвани чатботове и инструменти за автоматизация
- Мащабиране на стратегии за промънтинг за различни случаи на употреба
Нарастващи тенденции в инженерството на промънти
- Напредъка в LLM и техниките за оптимизация на промънти
- Хибридно сътрудничество между AI и човек чрез инженерство на промънти
- Бъдещи иновации в контрола на съдържанието, генерирано от AI
Обобщение и следващи стъпки
Изисквания
- Опит с големи езикови модели (LLMs) и AI API
- Знания на програмен език (например Python, JavaScript)
- Основно разбиране на NLP и техники за генериране на текст
Целева аудитория
- AI инженери, работещи с приложения, базирани на LLM
- Разработчици, оптимизиращи работни процеси с AI
- Анализатори на данни, прецизиращи изходите, генерирани от AI
14 Часове