Свържете се с нас

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

Брой участници


Цена за участник

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории