Programa do Curso

Introdução à Engenharia de Prompts

  • O que é engenharia de prompts?
  • Importância do design de prompts em LLMs
  • Comparação de abordagens de zero-shot, one-shot e few-shot

Desenvolvendo Prompts Eficazes

  • Princípios para criar prompts de alta qualidade
  • Experimentando variações de prompts
  • Desafios comuns no design de prompts

Ajuste Fino com Poucos Exemplos

  • Visão geral do aprendizado com poucos exemplos
  • Aplicações na adaptação de LLMs para tarefas específicas
  • Integrando exemplos de poucos shots em prompts

Prática com Ferramentas de Engenharia de Prompts

  • Usando a API da OpenAI para experimentar prompts
  • Explorando o design de prompts com Hugging Face Transformers
  • Avaliando o impacto de variações de prompts

Otimizando o Desempenho dos LLMs

  • Avaliando as saídas e refinando prompts
  • Incorporando contexto para melhores resultados
  • Lidando com ambiguidades e vieses 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

Implementando Soluções Baseadas em Prompts

  • Integrando prompts em aplicações
  • Monitorando o desempenho e a escalabilidade
  • Estudos de caso e exemplos do mundo real

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Conhecimento básico de processamento de linguagem natural (NLP)
  • Familiaridade com programação em Python
  • Experiência com modelos de linguagem grandes (LLMs) é um diferencial

Público-Alvo

  • Desenvolvedores de IA
  • Engenheiros de NLP
  • Praticantes de aprendizado de máquina
 14 Horas

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