Bądźmy w kontakcie

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

Liczba uczestników


Cena za uczestnika (netto)

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie