Tack för att du skickade din fråga! En av våra teammedlemmar kontaktar dig snart.
Tack för att du skickade din bokning! En av våra teammedlemmar kontaktar dig snart.
Kursplan
Introduktion till avancerad prompt engineering
- Förstå rollen för prompts i DeepSeek LLM
- Hur promptstruktur påverkar AI-genererade svar
- Jämförelse av DeepSeek-R1, DeepSeek-V3 och andra LLM:er gällande promptbeteende
Design av effektiva prompts
- Att skapa precisa och strukturerade prompts
- Tekniker för att styra ton, längd och format
- Hantering av otydliga och öppna frågor
Optimering av AI-svar
- Finjustering av prompts för specifika uppgifter
- Anpassning av temperatur och max antal tokens för styrning av svar
- Användning av systemmeddelanden och promptning baserad på roller
Kontanthantering och promptkedjor
- Att bevara kontext över flera AI-interaktioner
- Koppling av prompts för att styra komplexa uppgifter
- Användning av minne och referenstekniker i långa samtal
Minska partiskhet och förbättra AI-tillförlitlighet
- Att upptäcka och motverka partiskhet i AI-genererade utdata
- Att säkerställa faktamässig noggrannhet i AI-svar
- Ettiska överväganden inom prompt engineering
Testning och utvärdering av promptprestanda
- Mätning av AI-svarskvalitet och konsekvens
- Automatisering av prompttestning och utvärdering
- Fallstudier av effektiva prompt engineering-strategier
Implementering av AI-drivna applikationer med optimerade prompts
- Integration av förfinade prompts i företagsarbetsflöden
- Optimering av AI-drivna chattbottar och automatiseringsverktyg
- Skalning av promptstrategier för olika användningsfall
Uppkommande trender inom prompt engineering
- Utveckling inom LLM:er och tekniker för promptoptimering
- Hybrid-samarbete mellan människa och AI genom prompt engineering
- Framtida innovationer inom kontroll av AI-genererat innehåll
Sammanfattning och nästa steg
Krav
- Erfarenhet av stora språkmodeller (LLM) och AI-API:er
- Kunskap i ett programmeringsspråk (t.ex. Python, JavaScript)
- Grundläggande förståelse för NLP och textgenereringstekniker
Målgrupp
- AI-ingenjörer som arbetar med LLM-baserade applikationer
- Utvecklare som optimerar AI-drivna arbetsflöden
- Dataanalytiker som förfinar AI-genererade utdata
14 Timmar