Course Outline

Pengantar Prompt Engineering

  • Apa itu rekayasa cepat?
  • Pentingnya desain yang cepat dalam LLM
  • Perbandingan pendekatan zero-shot, one-shot, dan few-shot

Merancang Perintah yang Efektif

  • Prinsip-prinsip untuk membuat prompt berkualitas tinggi
  • Bereksperimen dengan variasi prompt
  • Tantangan umum dalam desain prompt

Penyetelan Halus Beberapa Bidikan

  • Tinjauan umum pembelajaran beberapa bidikan
  • Aplikasi dalam adaptasi LLM khusus tugas
  • Mengintegrasikan beberapa contoh bidikan ke dalam perintah

Praktik Langsung dengan Prompt Engineering Alat

  • Menggunakan OpenAI API untuk eksperimen cepat
  • Menjelajahi desain prompt dengan Hugging Face Transformers
  • Mengevaluasi dampak variasi prompt

Mengoptimalkan Kinerja LLM

  • Mengevaluasi keluaran dan menyempurnakan petunjuk
  • Menggabungkan konteks untuk hasil yang lebih baik
  • Menangani ambiguitas dan bias dalam respons LLM

Aplikasi Prompt Engineering

  • Pembuatan dan ringkasan teks
  • Analisis dan klasifikasi sentimen
  • Penulisan kreatif dan pembuatan kode

Menerapkan Solusi Berbasis Prompt

  • Mengintegrasikan perintah ke dalam aplikasi
  • Memantau kinerja dan skalabilitas
  • Studi kasus dan contoh dunia nyata

Ringkasan dan Langkah Berikutnya

Requirements

  • Pemahaman dasar tentang pemrosesan bahasa alami (NLP)
  • Keakraban dengan pemrograman Python
  • Pengalaman dengan model bahasa besar (LLM) merupakan nilai tambah

Hadirin

  • pengembang AI
  • Insinyur NLP
  • Praktisi pembelajaran mesin
 14 Hours

Number of participants


Price per participant

Upcoming Courses (Minimal 5 peserta)

Related Categories