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Struttura del corso
Introduzione all'ingegneria avanzata dei prompt
- Comprendere il ruolo dei prompt in DeepSeek LLM
- Come la struttura dei prompt influenza le risposte generate dall'AI
- Confronto tra DeepSeek-R1, DeepSeek-V3 e altri LLM nel comportamento dei prompt
Progettazione di prompt efficaci
- Creare prompt precisi e strutturati
- Tecniche per controllare tono, lunghezza e formato
- Gestione di domande ambigue e a risposta aperta
Ottimizzazione delle risposte AI
- Affinare i prompt per compiti specifici
- Regolare temperatura e numero massimo di token per il controllo delle risposte
- Utilizzo di messaggi di sistema e prompting basato sui ruoli
Gestione del contesto e concatenazione dei prompt
- Mantenere il contesto attraverso molteplici interazioni con l'AI
- Concatenare prompt per guidare compiti complessi
- Utilizzo di tecniche di memoria e riferimento in conversazioni lunghe
Riduzione dei pregiudizi e miglioramento dell'affidabilità dell'AI
- Rilevare e mitigare i pregiudizi negli output generati dall'AI
- Garantire l'accuratezza fattuale nelle risposte dell'AI
- Considerazioni etiche nell'ingegneria dei prompt
Test e valutazione delle prestazioni dei prompt
- Misurare qualità e coerenza delle risposte dell'AI
- Automazione dei test e della valutazione dei prompt
- Casi studio di strategie efficaci di ingegneria dei prompt
Distribuzione di applicazioni potenziate dall'AI con prompt ottimizzati
- Integrazione di prompt raffinati nei flussi di lavoro aziendali
- Ottimizzazione di chatbot e strumenti di automazione guidati dall'AI
- Scalabilità delle strategie di prompt per diversi casi d'uso
Tendenze emergenti nell'ingegneria dei prompt
- Progressi negli LLM e nelle tecniche di ottimizzazione dei prompt
- Collaborazione ibrida uomo-AI attraverso l'ingegneria dei prompt
- Innovazioni future nel controllo del contenuto generato dall'AI
Riepilogo e prossimi passi
Requisiti
- Esperienza con i modelli linguistici su larga scala (LLM) e le API AI
- Competenza in un linguaggio di programmazione (ad esempio, Python, JavaScript)
- Conoscenza di base delle tecniche NLP e di generazione del testo
Destinatari
- Ingegneri AI che lavorano su applicazioni basate su LLM
- Sviluppatori che ottimizzano flussi di lavoro potenziati dall'AI
- Analisti di dati che affinano gli output generati dall'AI
14 ore