Advanced Prompt Engineering for DeepSeek LLM

• Doświadczenie z dużymi modelami językowymi (LLM) i interfejsami API AI
• Biegła znajomość języka programowania (np. Python, JavaScript)
• Podstawowa znajomość NLP i technik generowania tekstu

Publiczność

• Inżynierowie AI pracujący z aplikacjami opartymi na LLM
• Programiści optymalizujący przepływy pracy oparte na sztucznej inteligencji
• Analitycy danych udoskonalający wyniki generowane przez sztuczną inteligencję

DeepSeek LLM oferuje potężne możliwości generowania języka, a zaawansowane techniki inżynierii podpowiedzi pozwalają programistom precyzyjnie dostosowywać odpowiedzi, kontrolować wyjścia i optymalizować zachowanie modelu pod kątem określonych zadań.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla zaawansowanych inżynierów AI, programistów i analityków danych, którzy chcą opanować strategie inżynierii podpowiedzi, aby zmaksymalizować skuteczność DeepSeek LLM w rzeczywistych aplikacjach.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Tworzyć zaawansowane podpowiedzi w celu optymalizacji odpowiedzi AI.
• Kontrolować i udoskonalać tekst generowany przez sztuczną inteligencję pod kątem dokładności i spójności.
• Wykorzystywać techniki łączenia podpowiedzi i zarządzania kontekstem.
• Łagodzić uprzedzenia i zwiększać etyczne wykorzystanie sztucznej inteligencji w inżynierii podpowiedzi.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Praktyczne wdrożenie w środowisku laboratoryjnym na żywo.

Opcje dostosowywania kursu

• Aby poprosić o spersonalizowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami.

Wprowadzenie do Advanced Prompt Engineering

• Zrozumienie roli podpowiedzi w DeepSeek LLM
• Jak struktura podpowiedzi wpływa na odpowiedzi generowane przez SI
• Porównanie DeepSeek-R1, DeepSeek-V3 i innych LLM pod względem zachowania podpowiedzi

Projektowanie skutecznych podpowiedzi

• Tworzenie precyzyjnych i ustrukturyzowanych podpowiedzi
• Techniki kontrolowania tonu, długości i formatu podpowiedzi
• Radzenie sobie z niejednoznacznymi i otwartymi pytaniami

Optymalizacja odpowiedzi AI

• Dostrajanie podpowiedzi do konkretnych zadań
• Dostosowywanie temperatury i maksymalnych tokenów do kontroli odpowiedzi
• Korzystanie z komunikatów systemowych i podpowiedzi opartych na rolach

Kontekst Management i łańcuch podpowiedzi

• Utrzymywanie kontekstu w wielu interakcjach ze sztuczną inteligencją
• Łączenie podpowiedzi w celu kierowania złożonymi zadaniami
• Korzystanie z pamięci i technik referencyjnych w długich rozmowach

Redukcja stronniczości i poprawa niezawodności AI

• Wykrywanie i łagodzenie uprzedzeń w wynikach generowanych przez sztuczną inteligencję
• Zapewnienie dokładności faktów w odpowiedziach AI
• Kwestie etyczne w inżynierii podpowiedzi

Testowanie i ocena wydajności podpowiedzi

• Pomiar jakości i spójności odpowiedzi AI
• Automatyzacja szybkiego testowania i oceny
• Studia przypadków skutecznych strategii inżynierii podpowiedzi

Wdrażanie aplikacji opartych na sztucznej inteligencji ze zoptymalizowanymi podpowiedziami

• Integracja dopracowanych podpowiedzi z przepływami pracy w przedsiębiorstwie
• Optymalizacja chatbotów i narzędzi do automatyzacji opartych na sztucznej inteligencji
• Skalowanie strategii podpowiedzi dla różnych przypadków użycia

Pojawiające się trendy w Prompt Engineering

• Postępy w LLM i technikach optymalizacji podpowiedzi
• Hybrydowa współpraca AI i człowieka poprzez inżynierię podpowiedzi
• Przyszłe innowacje w zakresie kontroli treści generowanych przez AI

Podsumowanie i kolejne kroki