Επικοινωνήστε μαζί μας

Εξέλιξη Κομματιού

Εισαγωγή στην Προηγμένη Μηχανική Προτροπών

  • Κατανόηση του ρόλου των προτροπών στο DeepSeek LLM
  • Πώς η δομή των προτροπών επηρεάζει τις απαντήσεις που παράγονται από την τεχνητή νοημοσύνη
  • Σύγκριση των DeepSeek-R1, DeepSeek-V3 και άλλων LLMs ως προς τη συμπεριφορά των προτροπών

Σχεδίαση Αποτελεσματικών Προτροπών

  • Σύνταξη ακριβών και δομημένων προτροπών
  • Τεχνικές για τον έλεγχο του τόνου, του μήκους και της μορφής
  • Διαχείριση ασαφών και ανοιχτών ερωτήσεων

Βελτιστοποίηση των Απαντήσεων της Τεχνητής Νοημοσύνης

  • Βελτίωση των προτροπών για συγκεκριμένες εργασίες
  • Ρύθμιση της θερμοκρασίας και του μέγιστου αριθμού tokens για τον έλεγχο των απαντήσεων
  • Χρήση συστηματικών μηνυμάτων και προτροπών βασισμένων σε ρόλους

Διαχείριση Πλαισίου και Αλυσίδες Προτροπών

  • Διατήρηση του πλαισίου σε πολλαπλές αλληλεπιδράσεις με την τεχνητή νοημοσύνη
  • Σύνδεση προτροπών για την καθοδήγηση σύνθετων εργασιών
  • Χρήση τεχνικών μνήμης και αναφοράς σε μακρές συζητήσεις

Μείωση των Προκαταλήψεων και Βελτίωση της Αξιοπιστίας της Τεχνητής Νοημοσύνης

  • Ανίχνευση και μετριασμός των προκαταλήψεων στις εξόδους που παράγονται από την τεχνητή νοημοσύνη
  • Εξασφάλιση της πραγματικής ακρίβειας στις απαντήσεις της τεχνητής νοημοσύνης
  • Ηθικές διατάξεις στη μηχανική προτροπών

Δοκιμές και Αξιολόγηση της Απόδοσης των Προτροπών

  • Μέτρηση της ποιότητας και της συνέπειας των απαντήσεων της τεχνητής νοημοσύνης
  • Αυτοματοποίηση των δοκιμών και της αξιολόγησης των προτροπών
  • Μελέτες περιπτώσεων αποτελεσματικών στρατηγικών μηχανικής προτροπών

Ανάπτυξη Εφαρμογών με Τεχνητή Νοημοσύνη και Βελτιστοποιημένες Προτροπές

  • Ολοκλήρωση βελτιωμένων προτροπών σε επιχειρησιακές ροές εργασίας
  • Βελτιστοποίηση chatbots και εργαλείων αυτοματοποίησης με τεχνητή νοημοσύνη
  • Κλιμάκωση των στρατηγικών προτροπών για διαφορετικές περιπτώσεις χρήσης

Αναδυόμενες Τάσεις στη Μηχανική Προτροπών

  • Προοδευτικές εξελίξεις στα LLMs και στις τεχνικές βελτιστοποίησης των προτροπών
  • Υβριδική συνεργασία ανθρώπου-τεχνητής νοημοσύνης μέσω της μηχανικής προτροπών
  • Μελλοντικές καινοτομίες στον έλεγχο του περιεχομένου που παράγεται από την τεχνητή νοημοσύνη

Σύνοψη και Επόμενα Βήματα

Απαιτήσεις

  • Εμπειρία με μεγάλα γλωσσικά μοντέλα (LLMs) και APIs τεχνητής νοημοσύνης
  • Εξειδίκευση σε μια γλώσσα προγραμματισμού (π.χ. Python, JavaScript)
  • Βασική κατανόηση των τεχνικών επεξεργασίας φυσικής γλώσσας (NLP) και παραγωγής κειμένου

Κοινό-Στόχος

  • Μηχανικοί τεχνητής νοημοσύνης που εργάζονται με εφαρμογές βασισμένες σε LLMs
  • Προγραμματιστές που βελτιστοποιούν ροές εργασίας με τεχνητή νοημοσύνη
  • Αναλυτές δεδομένων που βελτιώνουν τις εξόδους που παράγονται από την τεχνητή νοημοσύνη
 14 Ώρες

Αριθμός συμμετέχοντων


Τιμή ανά συμμετέχοντα

Εφεξής Μαθήματα

Σχετικές Κατηγορίες