- Регистрация
- 22 Февраль 2018
- Сообщения
- 11.084
Название: Введение в Prompt Engineering - dair-ai (2025)
Описание:
Introduction to Prompt Engineering
dair-ai
Этот курс посвящен ключевым методам Prompt Engineering для больших языковых моделей (LLMs) и их эффективному применению в различных сценариях и задачах. После завершения курса студенты получат четкую и систематизированную методологию для создания эффективных промтов, позволяющих раскрывать потенциал LLMs в разных сферах.
Требования к курсу
- Предварительные знания не требуются.
- Основным инструментом будет OpenAI Playground, поэтому программирование не требуется.
- Для работы потребуется платный аккаунт OpenAI (инструкции по регистрации и настройке предоставлены в курсе).
Темы курса
В течение курса студенты будут использовать OpenAI Playground для разработки и оптимизации промтов в различных сценариях.
Основные темы курса:
Введение в LLMs
Основы больших языковых моделей (LLMs): их типы, области применения и стратегии использования. Курс охватывает как базовые понятия, так и практическое применение, помогая эффективно использовать LLMs в реальных задачах.
Основы Prompt Engineering
Как правильно проектировать эффективные промты? Почему это важно? Разберем ключевые принципы написания промтов и научимся формулировать первые запросы для оптимального взаимодействия с LLMs.
OpenAI Playground
Изучение интерфейса OpenAI Playground и управление поведением модели. Практические упражнения включают:
- Задание ролей,
- Настройку температуры,
- Ролевое моделирование,
- Классификацию текста.
Улучшение промтов
Разберем ключевые элементы эффективных промтов:
- Четкость формулировок,
- Использование разделителей,
- Контроль длины ответа,
- Форматирование выходных данных.
Few-shot prompting
Освоим технику few-shot prompting для улучшения работы LLM с примерами. Вы узнаете:
- Как правильно подбирать примеры для промтов,
- Оптимальное количество примеров,
- Как их форматировать для получения наилучших результатов.
Извлечение информации (Use Case: Information Extraction)
Практическое применение prompt engineering для извлечения структурированной информации из текста. Рассматриваем zero-shot и few-shot подходы для быстрого и точного извлечения данных из различных типов контента.
Chain-of-Thought Prompting
Методика логического построения ответа (Chain-of-Thought prompting) позволяет LLM выполнять сложные рассуждения. Практическое упражнение: создание рекомендательной системы для фильмов. По завершении - тест на понимание.
Разработка чат-бота (Use Case: Chatbot)
Финальный проект курса: создание и оптимизация промта для чат-бота с применением всех изученных техник и лучших практик.
После прохождения курса вы сможете разрабатывать промты для LLMs, оптимизировать взаимодействие с AI и использовать модели в бизнесе, аналитике, маркетинге, исследованиях и разработке чат-ботов.
Материал на английском языке
Подробнее:
Скачать:
Описание:
Introduction to Prompt Engineering
dair-ai
Этот курс посвящен ключевым методам Prompt Engineering для больших языковых моделей (LLMs) и их эффективному применению в различных сценариях и задачах. После завершения курса студенты получат четкую и систематизированную методологию для создания эффективных промтов, позволяющих раскрывать потенциал LLMs в разных сферах.
Требования к курсу
- Предварительные знания не требуются.
- Основным инструментом будет OpenAI Playground, поэтому программирование не требуется.
- Для работы потребуется платный аккаунт OpenAI (инструкции по регистрации и настройке предоставлены в курсе).
Темы курса
В течение курса студенты будут использовать OpenAI Playground для разработки и оптимизации промтов в различных сценариях.
Основные темы курса:
Введение в LLMs
Основы больших языковых моделей (LLMs): их типы, области применения и стратегии использования. Курс охватывает как базовые понятия, так и практическое применение, помогая эффективно использовать LLMs в реальных задачах.
Основы Prompt Engineering
Как правильно проектировать эффективные промты? Почему это важно? Разберем ключевые принципы написания промтов и научимся формулировать первые запросы для оптимального взаимодействия с LLMs.
OpenAI Playground
Изучение интерфейса OpenAI Playground и управление поведением модели. Практические упражнения включают:
- Задание ролей,
- Настройку температуры,
- Ролевое моделирование,
- Классификацию текста.
Улучшение промтов
Разберем ключевые элементы эффективных промтов:
- Четкость формулировок,
- Использование разделителей,
- Контроль длины ответа,
- Форматирование выходных данных.
Few-shot prompting
Освоим технику few-shot prompting для улучшения работы LLM с примерами. Вы узнаете:
- Как правильно подбирать примеры для промтов,
- Оптимальное количество примеров,
- Как их форматировать для получения наилучших результатов.
Извлечение информации (Use Case: Information Extraction)
Практическое применение prompt engineering для извлечения структурированной информации из текста. Рассматриваем zero-shot и few-shot подходы для быстрого и точного извлечения данных из различных типов контента.
Chain-of-Thought Prompting
Методика логического построения ответа (Chain-of-Thought prompting) позволяет LLM выполнять сложные рассуждения. Практическое упражнение: создание рекомендательной системы для фильмов. По завершении - тест на понимание.
Разработка чат-бота (Use Case: Chatbot)
Финальный проект курса: создание и оптимизация промта для чат-бота с применением всех изученных техник и лучших практик.
После прохождения курса вы сможете разрабатывать промты для LLMs, оптимизировать взаимодействие с AI и использовать модели в бизнесе, аналитике, маркетинге, исследованиях и разработке чат-ботов.
Материал на английском языке
Подробнее:
Для просмотра содержимого вам необходимо авторизоваться.
Скачать:
Скрытое содержимое могут видеть только члены группы Премиум.
Скрытый контент для пользователей All-dar.