Prompt Engineering and Few-Shot Fine-Tuning培訓
Prompt Engineering 和 Few-Shot Fine-Tuning 為參與者提供了使用提示工程技術和 Few-shot 學習來有效指導大型語言模型 (LLM) 的實踐知識。該課程強調無需大量微調即可獲得最佳結果,從而能夠有效地調整預訓練模型以執行各種任務。
這種由講師指導的現場培訓(在線或現場)面向希望利用快速工程和少量學習的力量來優化實際應用的 LLM 性能的中級專業人士。
在本次培訓結束時,參與者將能夠:
- 瞭解快速工程和小樣本學習的原則。
- 為各種 NLP 任務設計有效的提示。
- 利用小樣本技術以最少的數據調整 LLM。
- 針對實際應用優化 LLM 性能。
課程形式
- 互動講座和討論。
- 大量的練習和練習。
- 在即時實驗室環境中動手實施。
課程自定義選項
- 要申請本課程的定製培訓,請聯繫我們進行安排。
課程簡介
介紹 Prompt Engineering
- 什麼是提示工程?
- 提示設計在 LLM 中的重要性
- 零樣本、單次和少數樣本方法的比較
設計有效的提示
- 製作高品質提示的原則
- 試驗提示變體
- 提示設計中的常見挑戰
Few-Shot 微調
- 小樣本學習概述
- 特定任務 LLM 適應中的應用
- 將few-shot示例整合到 Prompt 中
動手操作 Prompt Engineering 工具
- 使用 OpenAI API 進行提示實驗
- 使用 Hugging Face Transformers 探索提示設計
- 評估提示變體的影響
優化 LLM 性能
- 評估輸出和優化提示
- 結合上下文以獲得更好的結果
- 處理 LLM 回應中的歧義和偏見
Prompt Engineering 的應用
- 文本生成和摘要
- 情感分析和分類
- 創意寫作和代碼生成
部署基於提示的解決方案
- 將提示整合到應用程式中
- 監控性能和可擴充性
- 案例研究和真實示例
總結和後續步驟
最低要求
- 對自然語言處理 (NLP) 的基本瞭解
- 熟悉 Python 程式設計
- 具有大型語言模型 (LLM) 經驗者優先
觀眾
- AI 開發人員
- NLP 工程師
- 機器學習從業者
Open Training Courses require 5+ participants.
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- 設置和使用 Google Gemini AI 執行各種 AI 任務。
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- 探索 Google Gemini AI 中的高級功能和自定義選項。
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- 設置 Google Gemini AI 以自動化和個人化客戶交互。
- 利用文字到文本和圖像到文本的轉換來提高服務效率。
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- 將各種數據源連接到 Gemini AI。
- 使用自然語言查詢瀏覽數據。
- 分析數據模式並得出見解。
- 創建引人入勝的數據可視化。
- 有效地傳達數據驅動的見解。
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- 精確地總結和比較複雜的信息。
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- 了解Claude AI的能力和用例。
- 有效地設置和與Claude AI互動。
- 利用對話式AI自動化業務工作流程。
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- 設置 Ollama 以運行本地 AI 模型。
- 使用 Ollama 部署並與 LLM 進行互動。
- 優化 AI 工作負載的性能和資源使用。
- 探索本地 AI 部署在各行業中的應用案例。