Dziękujemy za wysłanie zapytania! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Dziękujemy za wysłanie rezerwacji! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Plan Szkolenia
Wprowadzenie do Inżynierii Promptów
- Czym jest inżynieria promptów?
- Znaczenie projektowania promptów w LLM
- Porównanie podejść zero-shot, one-shot i few-shot
Projektowanie Skutecznych Promptów
- Zasady tworzenia wysokiej jakości promptów
- Eksperymentowanie z różnymi wariantami promptów
- Typowe wyzwania w projektowaniu promptów
Strojenie z Niewielką Ilością Danych
- Przegląd uczenia few-shot
- Zastosowania w dostosowywaniu LLM do konkretnych zadań
- Integracja przykładów few-shot w promptach
Praktyczne Ćwiczenia z Narzędziami do Inżynierii Promptów
- Korzystanie z OpenAI API do eksperymentowania z promptami
- Eksploracja projektowania promptów z Hugging Face Transformers
- Ocena wpływu różnych wariantów promptów
Optymalizacja Wydajności LLM
- Ocena wyników i dopracowywanie promptów
- Włączanie kontekstu dla lepszych rezultatów
- Radzenie sobie z niejednoznacznościami i błędami w odpowiedziach LLM
Zastosowania Inżynierii Promptów
- Generowanie tekstu i podsumowań
- Analiza sentymentu i klasyfikacja
- Pisanie kreatywne i generowanie kodu
Wdrażanie Rozwiązań Opartych na Promptach
- Integracja promptów w aplikacjach
- Monitorowanie wydajności i skalowalności
- Studia przypadków i przykłady z rzeczywistych zastosowań
Podsumowanie i Kolejne Kroki
Wymagania
- Podstawowa znajomość przetwarzania języka naturalnego (NLP)
- Znajomość programowania w Pythonie
- Doświadczenie z dużymi modelami językowymi (LLM) będzie dodatkowym atutem
Grupa docelowa
- Programiści AI
- Inżynierowie NLP
- Praktycy uczenia maszynowego
14 godzin
