Εξέλιξη Κομματιού

Εισαγωγή στην Προηγμένη Διαμόρφωση Prompt (Εντολών)

  • Κατανοώντας το ρόλο των εντολών στο DeepSeek LLM
  • Πώς η δομή της εντολής επηρεάζει τις απαντήσεις που παράγει το AI
  • Σύγκριση των DeepSeek-R1, DeepSeek-V3 και άλλων LLMs ως προς τη συμπεριφορά τους με εντολές

Σχεδιασμός Αποτελεσματικών Εντολών

  • Δημιουργία ακριβών και δομημένων εντολών
  • Τεχνικές για τον έλεγχο του τόνου, μήκους και διαμόρφωσης
  • Διαχείριση ασαφών και ανοιχτών ερωτήσεων

Βελτίωση των Απαντήσεων του AI

  • Εξοικείωση εντολών για συγκεκριμένες εργασίες
  • Ρύθμιση του όρου θερμότητας και αποδοχής μεγάλων tokens για τον έλεγχο των απαντήσεων
  • Χρησιμοποίηση συστήματος μηνυμάτων και προκλήσεων βασισμένων σε ρόλους

Διαχείριση Περιβάλλοντος και Συνδυασμός Εντολών (Chaining)

  • Διατήρηση περιβάλλοντος κατά τις διάφορες επαφές με το AI
  • Συνδυασμός (Chaining) εντολών για την καθοδήγηση περίπλοκων εργασιών
  • Χρησιμοποίηση μνήμης και τεχνικών αναφοράς σε μεγάλους διαλόγους

Μείωση Προκαταλήψεων και Βελτίωση της Εμπιστοσύνης στο AI

  • Ανάκτηση και αντιμετώπιση προκαταλήψεων στις απαντήσεις του AI
  • Εγγύηση γεωμετρικής ακρίβειας στις απαντήσεις του AI
  • Ηθικές εξετάσεις στη διαμόρφωση εντολών (prompt engineering)

Δοκιμασία και Αξιολόγηση της Επίδρασης των Εντολών (Prompt)

  • Μέτρηση του ποιότητα και συνέπεια των απαντήσεων του AI
  • Αυτομάτη δοκιμασία και αξιολόγηση εντολών (prompt)
  • Μελέτες περιπτώσεων για αποτελεσματικές στρατηγικές διαμόρφωσης εντολών (prompt engineering)

Εφαρμογή Απευθυνόμενης στο AI με Βελτιωμένες Εντολές (Prompts)

  • Ένταξη βελτιωμένων εντολών σε επιχειρηματικές ρουτίνες (workflows)
  • Βελτίωση AI-διευθυνόμενων chatbots και εργαλείων αυτομάτων υπηρεσιών (automation tools)
  • Μεγέθυνση στρατηγικών εντολών για διάφορους τομείς χρήσης (use cases)

Επιδείξεις νέων Τάσεων στη Διαμόρφωση Εντολών (Prompt Engineering)

  • Πρόοδος στους LLMs και τεχνικές βελτίωσης εντολών (prompt)
  • Συμβιωτική συνεργασία AI-άνθρωπου μέσω της διαμόρφωσης εντολών (prompt engineering)
  • Μελλοντικές καινοτομίες στον έλεγχο περιεχομένου παράγεσης του AI

Σύνοψη και Επόμενα Βήματα

Απαιτήσεις

  • Εμπειρία με μεγάλα γλωσσικά μοντέλα (LLMs) και API της τεχνητής νοημοσύνης
  • Εξοικείωση με γλώσσα προγραμματισμού (π.χ., Python, JavaScript)
  • Βασική κατανόηση του NLP και των τεχνικών παραγωγής κειμένου

Απευθύνεται σε

  • Μηχανικοί τεχνητής νοημοσύνης που δουλεύουν με εφαρμογές LLM-βασημένων
  • Αναπτυξείς υπηρεσιών που βελτιόζουν τα προχωρημένα εργασιακά ρούτιν της AI
  • Αναλυτές δεδομένων που βελτιόζουν τα αποτελέσματα που προκύπτουν από την AI
 14 Ώρες

Αριθμός συμμετέχοντων


Τιμή ανά συμμετοχαστή

Εφεξής Μαθήματα

Σχετικές Κατηγορίες