Takk for at du sendte din henvendelse! En av våre teammedlemmer vil kontakte deg straks.
Takk for at du sendte din bestilling! En av våre teammedlemmer vil kontakte deg straks.
Kursplan
Innføring i Prompt Engineering
- Hva er prompt engineering?
- Viktigheten av prompt-design i LLMs
- Sammenligning av zero-shot, one-shot og few-shot tilnærminger
Designing Effektive Prompts
- Prinsipper for å skape høykvalitets-prompts
- Eksperimentere med prompt-variasjoner
- Vanlige utfordringer i prompt-design
Few-Shot Fine-Tuning
- Oversikt over few-shot læring
- Anvendelser i oppgave-spesifikk LLM-tilpasning
- Integrere few-shot eksempler i prompts
Praktisk Arbeid med Prompt Engineering-verktøy
- Bruke OpenAI API for prompt-eksperimentering
- Utforske prompt-design med Hugging Face Transformers
- Evaluere effekten av prompt-variasjoner
Optimalisering av LLM-ytelse
- Evaluere utdata og forbedre prompts
- Ta hensyn til kontekst for bedre resultater
- Behandle usikkerheter og bias i LLM-svarene
Anvendelser av Prompt Engineering
- Tekstgenerering og sammendrag
- Sentimentsanalyse og kategorisering
- Kreativ skriving og kodegenerering
Implementering av Prompt-baserte Løsninger
- Integrasjon av prompts i applikasjoner
- Overvåking av ytelse og skalerbarhet
- Casestudier og virkelige eksempler
Sammendrag og Neste Trinn
Krav
- Grunnleggende forståelse av naturlig språkbehandling (NLP)
- Bekjent med Python-programmering
- Erfaring med store språkmodeller (LLMs) er et pluss
Målgruppe
- AI-utviklere
- NLP-ingeniører
- Maskinlæringspraktisere
14 Timer
