Struttura del corso

Introduzione all'Ingegneria dei Prompt

  • Cos'è l'ingegneria dei prompt?
  • Importanza della progettazione dei prompt nei LLMs
  • Confronto tra approcci zero-shot, one-shot e few-shot

Progettazione di Prompt Efficaci

  • Principi per la creazione di prompt di alta qualità
  • Sperimentazione con varianti di prompt
  • Sfide comuni nella progettazione dei prompt

Fine-Tuning a Basso Shot

  • Panoramica dell'apprendimento a basso shot
  • Applicazioni nell'adattamento task-specific dei LLMs
  • Integrazione di esempi a basso shot nei prompt

Esperienza Pratica con Strumenti di Ingegneria dei Prompt

  • Utilizzo dell'API OpenAI per la sperimentazione dei prompt
  • Esplorazione della progettazione dei prompt con Hugging Face Transformers
  • Valutazione dell'impatto delle varianti dei prompt

Ottimizzazione delle Prestazioni dei LLMs

  • Valutazione delle uscite e raffinamento dei prompt
  • Inclusione del contesto per risultati migliori
  • Gestione delle ambiguità e del bias nelle risposte dei LLMs

Applicazioni dell'Ingegneria dei Prompt

  • Generazione e riassunto di testo
  • Analisi del sentiment e classificazione
  • Scrittura creativa e generazione di codice

Implementazione di Soluzioni Basate su Prompt

  • Integrazione dei prompt nelle applicazioni
  • Monitoraggio delle prestazioni e scalabilità
  • Studi di caso e esempi reali

Riepilogo e Prossimi Passi

Requisiti

  • Comprensione di base del processing del linguaggio naturale (NLP)
  • Familiarità con la programmazione Python
  • Esperienza con modelli linguistici di grandi dimensioni (LLMs) è un plus

Audience

  • Sviluppatori AI
  • Ingegneri NLP
  • Praticanti di machine learning
 14 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

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