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.
Съдържание и теми, включени в курса
Въведение в промпт инженеринга
- Какво е промпт инженеринг?
- Значение на дизайна на промптовете при големите езикови модели
- Сравнение на подходите с нула примера (zero-shot), един пример (one-shot) и малко примери (few-shot)
Проектиране на ефективни промптове
- Принципи на изработване на висококачествени промптове
- Експериментиране с вариации на промптове
- Често срещани предизвикателства при дизайна на промптове
Донастройка с малко примери (Few-Shot Fine-Tuning)
- Общ преглед на ученето с малко примери
- Приложения при адаптиране на големи езикови модели за конкретни задачи
- Интегриране на примери с малко примери в промптовете
Практическа работа с инструменти за промпт инженеринг
- Използване на OpenAI API за експериментиране с промптове
- Изследване на дизайна на промптове с Hugging Face Transformers
- Оценяване на въздействието на вариациите на промптовете
Оптимизиране на производителността на големи езикови модели
- Оценяване на резултатите и усъвършенстване на промптовете
- Включване на контекст за по-добри резултати
- Справяне с двусмислия и пристрастия в отговорите на големите езикови модели
Приложения на промпт инженеринга
- Генериране на текст и обобщаване
- Анализ на настроения и класификация
- Творческо писане и генериране на код
Внедряване на решения, базирани на промптове
- Интегриране на промптове в приложения
- Наблюдение на производителността и мащабируемостта
- Казуси и примери от реалния свят
Обобщение и следващи стъпки
Изисквания
- Основно разбиране за обработка на естествен език (NLP)
- Запознатост с програмирането на Python
- Опитът с големи езикови модели (LLM) е предимство
Аудитория
- Разработчици на изкуствен интелект (AI)
- Инженери по обработка на естествен език (NLP)
- Специалисти по машинно обучение
14 Часа
