Đề cương khóa học

Giới thiệu về Prompt Engineering

  • Prompt engineering là gì?
  • Tầm quan trọng của thiết kế prompt trong LLM
  • So sánh các phương pháp zero-shot, one-shot và few-shot

Thiết kế Prompt Hiệu quả

  • Các nguyên tắc xây dựng prompt chất lượng cao
  • Thử nghiệm với các biến thể prompt
  • Những thách thức phổ biến trong thiết kế prompt

Few-Shot Fine-Tuning

  • Tổng quan về học few-shot
  • Ứng dụng trong việc điều chỉnh LLM cho các tác vụ cụ thể
  • Tích hợp các ví dụ few-shot vào prompt

Thực hành với Prompt Engineering Công cụ

  • Sử dụng API OpenAI để thử nghiệm prompt
  • Khám phá thiết kế prompt với Hugging Face Transformers
  • Đánh giá tác động của các biến thể prompt

Tối ưu hóa Hiệu suất LLM

  • Đánh giá kết quả và tinh chỉnh prompt
  • Kết hợp ngữ cảnh để có kết quả tốt hơn
  • Xử lý các điểm mơ hồ và thiên vị trong phản hồi của LLM

Ứng dụng của Prompt Engineering

  • Tạo và tóm tắt văn bản
  • Phân tích và phân loại cảm xúc
  • Viết sáng tạo và tạo mã

Triển khai Giải pháp Dựa trên Prompt

  • Tích hợp prompt vào ứng dụng
  • Giám sát hiệu suất và khả năng mở rộng
  • Nghiên cứu điển hình và ví dụ thực tế

Tóm tắt và Các Bước Tiếp Theo

Requirements

  • Hiểu biết cơ bản về xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)
  • Quen thuộc với lập trình Python
  • Có kinh nghiệm với các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) là một lợi thế

Đối tượng

  • Nhà phát triển AI
  • Kỹ sư NLP
  • Chuyên gia học máy
 14 Hours

Number of participants


Price per participant

Provisional Upcoming Courses (Require 5+ participants)

Related Categories