Kom i kontakt

Kursplan

Introduktion till Prompt Engineering

  • Vad är prompt engineering?
  • Värdet av prompt design i LLMs
  • Jämförelse mellan zero-shot, one-shot och few-shot ansatser

Designa Effektiva Prompts

  • Principer för att skapa högkvalitativa prompts
  • Experimentera med promptvarianter
  • Vanliga utmaningar i promptdesign

Few-Shot Fine-Tuning

  • Översikt över few-shot learning
  • Tillämpningar i uppgiftsspecifika LLM-anpassningar
  • Integrera few-shot-exempel i prompts

Praktiskt Arbet med Prompt Engineering-verktyg

  • Använda OpenAI API för promptexperiment
  • Utforska promptdesign med Hugging Face Transformers
  • Utvärdera effekten av promptvarianter

Optimering av LLM-prestanda

  • Utvärdera utdata och förfinna prompts
  • Införa sammanhang för bättre resultat
  • Hantera tvetydigheter och bias i LLM-svar

Tillämpningar av Prompt Engineering

  • Textgenerering och sammanfattning
  • Sentimentanalys och klassificering
  • Kreativt skrivande och kodgenerering

Implementering av Prompt-baserade Lösningar

  • Integrera prompts i tillämpningar
  • Övervaka prestanda och skalbarhet
  • Fallstudier och praktiska exempel

Sammanfattning och Nästa Steg

Krav

  • Grundläggande förståelse för naturlig språkbehandling (NLP)
  • Kännedom om Python-programmering
  • Erfarenhet av stora språkmodeller (LLMs) är en fördel

Målgrupp

  • AI-utvecklare
  • NLP-ingenjörer
  • Maskininlärningspraktiker
 14 Timmar

Antal deltagare


Pris per deltagare

Kommande Kurser

Relaterade Kategorier