Kurzusleírás

Bevezetés a Prompt Engineeringbe

  • Mi a prompt engineering?
  • A prompt tervezés jelentősége a LLM-ekben
  • A zero-shot, one-shot és few-shot megközelítések összehasonlítása

Hatékony Promptok Tervezése

  • Magas minőségű promptok készítésének alapelvei
  • Kísérletezés prompt változatokkal
  • Gyakori kihívások a prompt tervezésben

Few-Shot Fine-Tuning

  • A few-shot learning áttekintése
  • Alkalmazások feladatspecifikus LLM adaptációban
  • Few-shot példák integrálása a promptokba

Gyakorlati munka Prompt Engineering Eszközökkel

  • OpenAI API használata prompt kísérletezéshez
  • Prompt tervezés felfedezése a Hugging Face Transformers segítségével
  • A prompt változatok hatásának értékelése

LLM Teljesítmény Optimalizálása

  • Kimenetek értékelése és promptok finomhangolása
  • Kontextus beépítése jobb eredményekért
  • Kétértelműségek és elfogultságok kezelése a LLM válaszaiban

Prompt Engineering Alkalmazásai

  • Szöveg generálás és összefoglalás
  • Érzelem elemzés és osztályozás
  • Kreatív írás és kód generálás

Prompt Alapú Megoldások Üzembehelyezése

  • Promptok integrálása alkalmazásokba
  • Teljesítmény és skálázhatóság monitorozása
  • Esettanulmányok és valós példák

Összefoglalás és Következő Lépések

Követelmények

  • Alapvető ismeretek a természetes nyelvfeldolgozás (NLP) területén
  • Ismeret a Python programozásban
  • Tapasztalat nagy nyelvi modellek (LLM) terén előny

Célközönség

  • AI fejlesztők
  • NLP mérnökök
  • Gépi tanulással foglalkozó szakemberek
 14 Órák

Résztvevők száma


Ár per résztvevő

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák