Ingeniería de Prompts y Ajuste Fino con Pocas Ejecuciones
Ingeniería de Prompts y Ajuste Fino con Pocas Ejecuciones proporciona a los participantes conocimientos prácticos sobre el uso de técnicas de ingeniería de prompts y aprendizaje con pocas ejecuciones para guiar eficazmente a los modelos de lenguaje grandes (LLM). El curso enfatiza la obtención de resultados óptimos sin necesidad de un ajuste fino extensivo, permitiendo la adaptación eficiente de modelos preentrenados para diversas tareas.
Esta capacitación en vivo impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean aprovechar el poder de la ingeniería de prompts y el aprendizaje con pocas ejecuciones para optimizar el rendimiento de los LLM en aplicaciones del mundo real.
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Comprender los principios de la ingeniería de prompts y el aprendizaje con pocas ejecuciones.
- Diseñar prompts efectivos para diversas tareas de procesamiento de lenguaje natural (PLN).
- Aprovechar técnicas con pocas ejecuciones para adaptar los LLM con mínima cantidad de datos.
- Optimizar el rendimiento de los LLM para aplicaciones prácticas.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Abundantes ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar.
Temario del curso
Introducción a la Ingeniería de Prompts
- ¿Qué es la ingeniería de prompts?
- Importancia del diseño de prompts en los LLM
- Comparación de enfoques con cero, uno y pocas ejecuciones
Diseño de Prompts Efectivos
- Principios para crear prompts de alta calidad
- Experimentación con variaciones de prompts
- Desafíos comunes en el diseño de prompts
Ajuste Fino con Pocas Ejecuciones
- Descripción general del aprendizaje con pocas ejecuciones
- Aplicaciones en la adaptación de LLM para tareas específicas
- Integración de ejemplos con pocas ejecuciones en los prompts
Manejo Práctico de Herramientas de Ingeniería de Prompts
- Uso de la API de OpenAI para experimentar con prompts
- Exploración del diseño de prompts con Hugging Face Transformers
- Evaluación del impacto de las variaciones de prompts
Optimización del Rendimiento de los LLM
- Evaluación de salidas y refinamiento de prompts
- Incorporación de contexto para mejores resultados
- Manejo de ambigüedades y sesgos en las respuestas de los LLM
Aplicaciones de la Ingeniería de Prompts
- Generación y resumen de texto
- Análisis de sentimientos y clasificación
- Escritura creativa y generación de código
Implementación de Soluciones Basadas en Prompts
- Integración de prompts en aplicaciones
- Monitoreo del rendimiento y la escalabilidad
- Estudios de caso y ejemplos del mundo real
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión básica del procesamiento de lenguaje natural (PLN)
- Familiaridad con la programación en Python
- Experiencia con modelos de lenguaje grandes (LLM) es un plus
Audiencia
- Desarrolladores de IA
- Ingenieros de PLN
- Profesionales en aprendizaje automático
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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- Clases magistrales interactivas y discusión.
- Bastantes ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para organizarla.
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Formato del Curso
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- Muchas ejercicios y práctica.
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- Lección interactiva y discusión.
- Ejercicios prácticos de integración.
- Desarrollo en laboratorio en vivo de asistentes conversacionales.
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Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Desplegar Mistral Medium 3 utilizando opciones a través de API o mediante autoalojamiento.
- Optimizar el rendimiento y los costos de inferencia.
- Implementar casos de uso multimodal con Mistral Medium 3.
- Aplicar las mejores prácticas de seguridad y cumplimiento para entornos empresariales.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión.
- Muchos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctanos para coordinar los detalles.
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Esta capacitación en vivo con instrucción presencial (en línea o in situ) está dirigida a líderes de cumplimiento intermedios, arquitectos de seguridad y responsables legales y operativos que deseen implementar prácticas de IA responsable con Mistral mediante el aprovechamiento de mecanismos de privacidad, residencia de datos y controles empresariales.
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Implementar técnicas de preservación de la privacidad en los despliegues de Mistral.
- Aplicar estrategias de residencia de datos para cumplir con los requisitos reglamentarios.
- Configurar controles de grado empresarial, como RBAC (control de acceso basado en roles), SSO (inicio de sesión único) y registros de auditoría.
- Evaluar opciones de proveedores y modelos de despliegue para alinear el cumplimiento.
Formato del curso
- Clases interactivas y discusiones.
- Casos de estudio y ejercicios centrados en el cumplimiento normativo.
- Implementación práctica de controles empresariales para IA.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, comuníquese con nosotros para coordinarla.
