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.
План на курса
Въведение в напредналите Prompt Engineering
- Разбиране на ролята на подканите в DeepSeek LLM
- Как бързата структура влияе на отговорите, генерирани от AI
- Сравняване на DeepSeek-R1, DeepSeek-V3 и други LLM при бързо поведение
Проектиране на ефективни подкани
- Създаване на точни и структурирани подкани
- Техники за контролиране на тона, дължината и формата
- Работа с двусмислени и отворени въпроси
Оптимизиране на отговорите на AI
- Подкани за фина настройка за конкретни задачи
- Регулиране на температурата и максималните жетони за контрол на реакцията
- Използване на системни съобщения и ролеви подкани
Контекст Management и верижно подканяне
- Поддържане на контекст в множество взаимодействия с AI
- Верижните подкани за насочване на сложни задачи
- Използване на техники за запомняне и справка в дълги разговори
Намаляване на пристрастията и подобряване на надеждността на AI
- Откриване и смекчаване на отклоненията в генерираните от AI резултати
- Осигуряване на фактическа точност в отговорите на AI
- Етични съображения при бързото инженерство
Тестване и оценка на бързото представяне
- Измерване на качеството и последователността на реакцията на AI
- Автоматизиране на бързото тестване и оценка
- Казуси от ефективни бързи инженерни стратегии
Внедряване на приложения, базирани на AI, с оптимизирани подкани
- Интегриране на усъвършенствани подкани в корпоративните работни процеси
- Оптимизиране на управлявани от изкуствен интелект чатботове и инструменти за автоматизация
- Стратегии за подкана за мащабиране за различни случаи на употреба
Нововъзникващи тенденции в Prompt Engineering
- Напредък в LLM и техники за бърза оптимизация
- Хибридно AI-човешко сътрудничество чрез бързо инженерство
- Бъдещи иновации в контрола на съдържанието, генерирано от AI
Обобщение и следващи стъпки
Изисквания
- Опит с големи езикови модели (LLM) и AI API
- Владеене на език за програмиране (напр. Python, JavaScript)
- Основно разбиране на НЛП и техники за генериране на текст
Публика
- AI инженери, работещи с приложения, базирани на LLM
- Разработчици, оптимизиращи работни процеси, задвижвани от AI
- Анализаторите на данни прецизират генерираните от AI резултати
14 Часа