Curso de Prompt Engineering and Few-Shot Fine-Tuning
Prompt Engineering y Few-Shot Fine-Tuning proporciona a los participantes conocimientos prácticos sobre el uso de técnicas de ingeniería rápida y el aprendizaje de pocos disparos para guiar de manera efectiva grandes modelos de lenguaje (LLM). El curso hace hincapié en el logro de resultados óptimos sin un ajuste exhaustivo, lo que permite la adaptación eficiente de modelos preentrenados para diversas tareas.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en línea o en el sitio) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean aprovechar el poder de la ingeniería rápida y el aprendizaje de pocos disparos para optimizar el rendimiento de LLM para aplicaciones del mundo real.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprender los principios de la ingeniería rápida y el aprendizaje de pocos disparos.
- Diseñe indicaciones efectivas para varias tareas de NLP.
- Aproveche las técnicas de pocos disparos para adaptar los LLM con datos mínimos.
- Optimice el rendimiento de LLM para aplicaciones prácticas.
Formato del curso
- Charla y discusión interactiva.
- Muchos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para concertarlo.
Programa del Curso
Introducción a Prompt Engineering
- ¿Qué es la ingeniería de prompts?
- Importancia del diseño prompt en los LLM
- Comparación de los enfoques de disparo cero, disparo único y disparo reducido
Diseño de indicaciones efectivas
- Principios de la elaboración de indicaciones de alta calidad
- Experimentar con variaciones rápidas
- Desafíos comunes en el diseño de solicitudes
Ajuste fino de pocos disparos
- Descripción general del aprendizaje de pocos disparos
- Aplicaciones en la adaptación de LLM específicos de tareas
- Integración de ejemplos de pocas tomas en las indicaciones
Manos a la obra con Prompt Engineering herramientas
- Uso de la API OpenAI para la experimentación rápida
- Explorando el diseño de prompts con Hugging Face Transformers
- Evaluación del impacto de las variaciones inmediatas
Optimización del rendimiento de LLM
- Evaluación de salidas y refinamiento de solicitudes
- Incorporar el contexto para obtener mejores resultados
- Manejo de ambigüedades y sesgos en las respuestas de LLM
Aplicaciones de Prompt Engineering
- Generación y resumen de textos
- Análisis y clasificación de sentimientos
- Escritura creativa y generación de código
Implementación de soluciones basadas en avisos
- Integración de mensajes en aplicaciones
- Supervisión del rendimiento y la escalabilidad
- Estudios de casos y ejemplos del mundo real
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión básica del procesamiento del lenguaje natural (PLN)
- Familiaridad con Python programación
- Se valorará la experiencia con grandes modelos de lenguaje (LLM)
Audiencia
- Desarrolladores de IA
- Ingenieros de PNL
- Profesionales del aprendizaje automático
Los cursos de formación abiertos requieren más de 5 participantes.
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- Comprender los fundamentos de Ollama y sus capacidades.
- Configurar Ollama para ejecutar modelos de IA locales.
- Implementar e interactuar con LLMs utilizando Ollama.
- Optimizar el rendimiento y el uso de recursos para cargas de trabajo de IA.
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