課程簡介

高級Prompt Engineering的介紹

  • 了解提示在DeepSeek LLM 中的作用
  • 提示結構如何影響AI生成的響應
  • 比較DeepSeek-R1、DeepSeek-V3和其他LLM在提示行為中的表现

設計有效提示

  • 精確和結構化提示的制作
  • 控制語氣、長度和格式的技巧
  • 處理模棱兩可和開放式問題

優化AI響應

  • 針對特定任務微調提示
  • 調整溫度和最大令牌以控制響應
  • 使用系統消息和基於角色的提示

保持Management和提示鏈結

  • 在多次AI交互中保持上下文
  • 鏈接提示以指導復雜任務
  • 在長對話中使用記憶和引用技術

降低偏見和提高AI可靠性

  • 檢測和減輕AI生成的輸出中的偏見
  • 確保AI響應的事實準確性
  • 提示工程中的倫理考慮

測試和評估提示性能

  • 測量AI響應質量和一致性
  • 提示測試和評估的自動化
  • 有效提示工程策略的案例研究

部署具有優化提示的AI驅動的應用程序

  • 將精煉的提示集成到企業工作流程中
  • 優化AI驅動的聊天機器人和自動化工具
  • 針對不同使用案例擴展提示策略

Prompt Engineering的發展趨勢

  • LLM和提示優化技術的進步
  • 通過提示工程實現混合AI人類協作
  • 未來在AI生成的內容控制方面的創新

總結和結論

最低要求

  • 大型語言模型(LLM)和人工智慧API的經驗
  • 掌握一門編程語言(如Python、JavaScript)
  • 對NLP和文本生成技術有基本了解

觀眾

  • 從事基於LLM的應用程序的AI工程師
  • 優化AI驅動工作流程的開發人員
  • 精煉AI生成的輸出的數據分析師
 14 時間:

人數


每位參與者的報價

Provisional Upcoming Courses (Require 5+ participants)

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