План на курса

Въведение в конструирането на стимули

  • Какво е конструирането на стимули?
  • Важността на проектирането на стимули в LLMs
  • Сравнение между подходите с нула, едно и малко примера

Проектиране на ефективни стимули

  • Принципи за създаване на качествени стимули
  • Експерименти с варианти на стимули
  • Общи предизвикателства при проектирането на стимули

Адаптация с малко примери

  • Общ преглед на адаптацията с малко примери
  • Приложения в задачи със специфични LLM адаптации
  • Интегриране на примери с малко примери в стимулите

Практическа работа с инструменти за конструиране на стимули

  • Използване на OpenAI API за експерименти със стимули
  • Исследване на проектирането на стимули с Hugging Face Transformers
  • Оценка на въздействието на варианти на стимули

Оптимизиране на производителността на LLM

  • Оценка на изходите и подобряване на стимулите
  • Интегриране на контекст за по-добра производителност
  • Обработка на неясности и пристрастия в отговорите на LLM

Приложения на конструирането на стимули

  • Генериране и съкратено изложение на текст
  • Анализ на мнения и класификация
  • Креативно писане и генериране на код

Пускане на решения, базирани на стимули

  • Интегриране на стимули в приложения
  • Мониторинг на производителността и масштабирането
  • Кейс студии и реални примери

Резюме и следващи стъпки

Изисквания

  • Основно разбиране на обработката на естествен език (NLP)
  • Запознаност с програмирането на Python
  • Опит с голями модели на език (LLMs) е предимство

Целева група

  • Разработчици на изкуствен интелект
  • Инженери по NLP
  • Практици по машинно обучение
 14 Часове

Брой участници


Цена за участник

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории