提示工程與少樣本微調培訓
提示工程與少樣本微調課程為學員提供使用提示工程技術和少樣本學習來有效引導大型語言模型（LLM）的實用知識。課程強調在不進行大量微調的情況下實現最佳結果，使預訓練模型能高效適應多樣的任務。
這門由講師主導的現場培訓（線上或線下）旨在幫助中級專業人士利用提示工程和少樣本學習的力量，優化 LLM 在實際應用中的表現。
完成此培訓後，學員將能夠：
- 理解提示工程和少樣本學習的原則。
- 為各種自然語言處理（NLP）任務設計有效的提示。
- 利用少樣本技術以最少數據適應 LLM。
- 優化 LLM 在實踐應用中的表現。
課程格式
- 互動式講座與討論。
- 大量的練習和實踐環節。
- 在實時實驗室環境中進行動手實作。
課程客製化選項
- 如需為本課程申請客製化培訓，請聯絡我們安排。
課程簡介
提示工程簡介
- 什麼是提示工程？
- 提示設計在 LLM 中的重要性。
- 零樣本、單一樣本與少樣本方法的比較。
設計有效的提示
- 打造高品質提示的原則。
- 實驗不同的提示變體。
- 提示設計中的常見挑戰。
少樣本微調
- 少樣本學習概覽。
- 在任務特定 LLM 適應中的應用。
- 將少樣本範例整合至提示中。
使用提示工程工具的實作
- 使用 OpenAI API 進行提示實驗。
- 探索 Hugging Face Transformers 的提示設計。
- 評估提示變體的影響力。
優化 LLM 表現
- 評估輸出結果並精煉提示。
- 納入上下文以獲得更好結果。
- 處理 LLM 回應中的歧義性和偏見。
提示工程的應用
- 文字生成與摘要。
- 情感分析與分類。
- 創意寫作與程式碼生成。
部署基於提示的解決方案
- 將提示整合至應用程式中。
- 監控表現與擴展性。
- 案例研究與真實世界範例。
總結與後續步驟
最低要求
- 基本掌握自然語言處理（NLP）知識。
- 熟悉 Python 程式設計。
- 具備大型語言模型（LLM）經驗者更佳。
受眾
- 人工智慧開發人員。
- 自然語言處理工程師。
- 機器學習從業者。
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macao@nobleprog.com 或 +852 81990613
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