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

Брой участници


Цена за участник

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории