Programa del Curso

Introducción a Prompt Engineering

  • ¿Qué es la ingeniería de prompts?
  • Importancia del diseño prompt en los LLM
  • Comparación de los enfoques de disparo cero, disparo único y disparo reducido

Diseño de indicaciones efectivas

  • Principios de la elaboración de indicaciones de alta calidad
  • Experimentar con variaciones rápidas
  • Desafíos comunes en el diseño de solicitudes

Ajuste fino de pocos disparos

  • Descripción general del aprendizaje de pocos disparos
  • Aplicaciones en la adaptación de LLM específicos de tareas
  • Integración de ejemplos de pocas tomas en las indicaciones

Manos a la obra con Prompt Engineering herramientas

  • Uso de la API OpenAI para la experimentación rápida
  • Explorando el diseño de prompts con Hugging Face Transformers
  • Evaluación del impacto de las variaciones inmediatas

Optimización del rendimiento de LLM

  • Evaluación de salidas y refinamiento de solicitudes
  • Incorporar el contexto para obtener mejores resultados
  • Manejo de ambigüedades y sesgos en las respuestas de LLM

Aplicaciones de Prompt Engineering

  • Generación y resumen de textos
  • Análisis y clasificación de sentimientos
  • Escritura creativa y generación de código

Implementación de soluciones basadas en avisos

  • Integración de mensajes en aplicaciones
  • Supervisión del rendimiento y la escalabilidad
  • Estudios de casos y ejemplos del mundo real

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión básica del procesamiento del lenguaje natural (PLN)
  • Familiaridad con Python programación
  • Se valorará la experiencia con grandes modelos de lenguaje (LLM)

Audiencia

  • Desarrolladores de IA
  • Ingenieros de PNL
  • Profesionales del aprendizaje automático
 14 Horas

Número de participantes


Precio por Participante​

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