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Struttura del corso
Introduzione all'Ingegneria Avanzata dei Prompt
- Comprendere il ruolo dei prompt in DeepSeek LLM
- Come la struttura del prompt influisce sulle risposte generate dall'AI
- Confronto tra DeepSeek-R1, DeepSeek-V3 e altri LLM in termini di comportamento dei prompt
Progettazione di Prompt Efficaci
- Creare prompt precisi e strutturati
- Tecniche per controllare il tono, la lunghezza e il formato
- Gestire domande ambigue e aperte
Ottimizzazione delle Risposte AI
- Affinare i prompt per compiti specifici
- Regolare la temperatura e il numero massimo di token per controllare le risposte
- Utilizzare messaggi di sistema e prompting basato sui ruoli
Gestione del Contesto e Concatenamento dei Prompt
- Mantenere il contesto in diverse interazioni AI
- Concatenare i prompt per guidare compiti complessi
- Utilizzare tecniche di memoria e riferimento in conversazioni lunghe
Riduzione del Bias e Miglioramento della Affidabilità AI
- Rilevare e mitigare i bias nelle risposte generate dall'AI
- Garantire l'accuratezza fatti nelle risposte AI
- Considerazioni etiche nell'ingegneria dei prompt
Test e Valutazione delle Prestazioni dei Prompt
- Misurare la qualità e la coerenza delle risposte AI
- Automatizzare il test e la valutazione dei prompt
- Studi di caso di strategie efficaci di ingegneria dei prompt
Implementazione di Applicazioni AI Potenziate con Prompt Ottimizzati
- Integrare i prompt raffinati nei flussi di lavoro aziendali
- Ottimizzare chatbot e strumenti di automazione basati su AI
- Scalare le strategie dei prompt per diversi casi d'uso
Tendenze Emergenti nell'Ingegneria dei Prompt
- Avanzamenti nei LLM e tecniche di ottimizzazione dei prompt
- Collaborazione ibrida AI-umano attraverso l'ingegneria dei prompt
- Innovazioni future nel controllo del contenuto generato dall'AI
Riepilogo e Passi Successivi
Requisiti
- Esperienza con modelli linguistici di grandi dimensioni (LLMs) e API AI
- Competenza in un linguaggio di programmazione (ad esempio, Python, JavaScript)
- Conoscenze basilari di NLP e tecniche di generazione di testo
Pubblico di riferimento
- Ingegneri AI che lavorano con applicazioni basate su LLMs
- Sviluppatori che ottimizzano flussi di lavoro alimentati da AI
- Analisti dei dati che raffinano gli output generati dall'AI
14 Ore