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:

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