Свържете се с нас

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

Брой участници


Цена за участник

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории