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課程簡介
高級Prompt Engineering簡介
- 理解Prompt在DeepSeek LLM中的作用。
- Prompt結構如何影響AI生成的響應。
- 比較DeepSeek-R1、DeepSeek-V3及其他LLM在Prompt行爲上的差異。
設計有效的Prompt
- 設計精確且結構化的Prompt。
- 控制語調、長度和格式的技術。
- 處理模糊和開放式問題。
優化AI響應
- 針對特定任務微調Prompt。
- 調整溫度和最大令牌數以控制響應。
- 使用系統消息和基於角色的Prompting。
上下文管理與Prompt鏈
- 在多次AI交互中保持上下文。
- 使用Prompt鏈引導複雜任務。
- 在長對話中使用記憶和參考技術。
減少偏見與提高AI可靠性
- 檢測並減少AI生成輸出中的偏見。
- 確保AI響應的準確性。
- Prompt Engineering中的倫理考量。
測試與評估Prompt性能
- 衡量AI響應的質量和一致性。
- 自動化Prompt測試與評估。
- 有效Prompt Engineering策略的案例研究。
部署帶有優化Prompt的AI應用
- 將優化後的Prompt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。
- 針對不同用例擴展Prompt策略。
Prompt Engineering的新興趨勢
- LLM與Prompt優化技術的最新進展。
- 通過Prompt Engineering實現人機協作。
- AI生成內容控制的未來創新。
總結與下一步
最低要求
- 具備大語言模型(LLMs)和AI API的使用經驗。
- 熟練掌握一種編程語言(如Python、JavaScript)。
- 具備自然語言處理(NLP)和文本生成技術的基本理解。
受衆
- 從事LLM應用開發的AI工程師。
- 優化AI驅動工作流程的開發者。
- 優化AI生成輸出的數據分析師。
14 時間: