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 Duração 14 horas

Programa do Curso

Introdução ao Prompt Engineering

  • O que é a engenharia de prompts?
  • A importância do design de prompts nos LLMs
  • Comparação entre abordagens zero-shot, one-shot e few-shot

Conceção de Prompts Eficazes

  • Princípios para a criação de prompts de alta qualidade
  • Experimentação com variações de prompts
  • Desafios comuns no design de prompts

Fine-Tuning Few-Shot

  • Visão geral da aprendizagem few-shot
  • Aplicações na adaptação de LLMs a tarefas específicas
  • Integração de exemplos few-shot nos prompts

Prática com Ferramentas de Prompt Engineering

  • Utilização da API da OpenAI para experimentação de prompts
  • Exploração do design de prompts com os Hugging Face Transformers
  • Avaliação do impacto das variações de prompts

Otimização do Desempenho dos LLMs

  • Avaliação das saídas e refinamento dos prompts
  • Incorporação de contexto para melhores resultados
  • Gestão de ambiguidades e viés nas respostas dos LLMs

Aplicações da Engenharia de Prompts

  • Geração e resumo de texto
  • Análise de sentimento e classificação
  • Escrita criativa e geração de código

Implementação de Soluções Baseadas em Prompts

  • Integração de prompts em aplicações
  • Monitorização do desempenho e escalabilidade
  • Estudos de caso e exemplos do mundo real

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Compreensão básica do Processamento de Linguagem Natural (PLN)
  • Familiaridade com a programação em Python
  • Experiência com modelos de linguagem de grande escala (LLMs) é uma vantagem

Público-Alvo

  • Desenvolvedores de IA
  • Engenheiros de PLN
  • Praticantes de Machine Learning

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