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Struttura del corso
Introduzione all’ingegneria avanzata dei prompt
- Comprendere il ruolo fondamentale dei prompt nel funzionamento di DeepSeek LLM
- Valutare in che modo la struttura del prompt influenza le risposte generate dall’IA
- Confrontare i comportamenti di risposta di DeepSeek-R1, DeepSeek-V3 e altri modelli LLM a seconda dei prompt utilizzati
Progettazione di prompt efficaci
- Formulare prompt precisi e ben strutturati
- Tecniche per regolare tono, lunghezza e formato delle risposte generate
- Gestione di domande ambigue o aperte da parte dell’utente
Ottimizzazione delle risposte fornite dall’IA
- Personalizzare i prompt in base a esigenze specifiche
- Regolare parametri quali temperatura e numero massimo di token per controllare le risposte
- Ricorrere ai messaggi di sistema e alle tecniche di prompting basate su ruoli definiti
Gestione del contesto e concatenazione dei prompt
- Mantenere un filo logico coerente durante più interazioni con l’IA
- Utilizzare sequenze di prompt per indirizzare compiti complessi
- Adottare strategie basate su memoria e riferimenti in conversazioni prolungate
Riduzione dei bias e miglioramento della affidabilità dell’IA
- Identificare e neutralizzare i bias presenti nelle risposte generate dall’IA
- Garantire la correttezza fattuale delle informazioni fornite dall’intelligenza artificiale
- Tenere in considerazione gli aspetti etici legati alla progettazione dei prompt
Verifica e valutazione dell’efficacia dei prompt
- Valutare qualità e coerenza delle risposte generate dall’IA
- Automatizzare procedure di test ed analisi dei prompt utilizzati
- Analisi di casi studio riguardanti strategie vincenti nell’ingegneria dei prompt
Implementazione di applicazioni AI dotate di prompt ottimizzati
- Integrare prompt appositamente progettati nei flussi lavorativi aziendali
- Ottimizzare chatbot e strumenti automatizzati basati sull’IA
- Scalare strategie di ingegneria dei prompt per diverse tipologie di utilizzo
Tendenze emergenti nell’ingegneria dei prompt
- Evoluzione dei modelli LLM e innovazioni nelle tecniche di ottimizzazione dei prompt
- Collaborazione sinergica tra esseri umani e intelligenza artificiale mediante l’impiego mirato dei prompt
- Innovazioni future nell’ambito del controllo e della regolazione dei contenuti generati dall’IA
Sintesi finale e prospettive di sviluppo futuro
Requisiti
- Esperienza nell’utilizzo di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) e delle relative API AI
- Buona padronanza di un linguaggio di programmazione (ad esempio Python, JavaScript)
- Conoscenze di base riguardo all’elaborazione del linguaggio naturale e alle tecniche di generazione testuale
Destinatari del corso
- Ingegneri AI che lavorano su applicazioni basate su modelli LLM
- Sviluppatori impegnati nell’ottimizzazione di flussi di lavoro supportati dall’IA
- Analisti di dati interessati a migliorare i risultati prodotti dall’intelligenza artificiale
14 ore
