Lépjen kapcsolatba velünk

Kurzusleírás

Bevezetés a Prompt Engineeringbe

  • Mi a prompt tervezés?
  • A prompt tervezés jelentősége a nagy nyelvi modellekben
  • A zero-shot, one-shot és few-shot megközelítések összehasonlítása

Hatékony promptok tervezése

  • A kiváló promptok készítésének alapelvei
  • Kísérletezés prompt variációkkal
  • Gyakori kihívások a prompt tervezésben

Few-Shot Finomhangolás

  • A few-shot tanulás áttekintése
  • Alkalmazások feladatspecifikus LLM adaptációhoz
  • Few-shot példák integrálása a promptokba

Gyakorlatok Prompt Engineering eszközökkel

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

Nagy nyelvi modellek teljesítményének optimalizálása

  • Kimenetek értékelése és promptok finomhangolása
  • Kontextus beépítése jobb eredmények érdekében
  • Kétértelműségek és torzítások kezelése a nagy nyelvi modellek válaszaiban

Prompt Engineering alkalmazásai

  • Szöveggenerálás és összefoglalás
  • Hangulatelemzés és osztályozás
  • Kreatív írás és kódgenerálás

Prompt-alapú megoldások üzembe helyezése

  • 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 tanulás szakemberek
 14 Órák

Résztvevők száma


Ár per résztvevő

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák