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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: