Prompt Engineering and Few-Shot Fine-Tuning

• 對自然語言處理 （NLP） 的基本瞭解
• 熟悉 Python 程式設計
• 具有大型語言模型 （LLM） 經驗者優先

觀眾

• AI 開發人員
• NLP 工程師
• 機器學習從業者

Prompt Engineering 和 Few-Shot Fine-Tuning 為參與者提供了使用提示工程技術和 Few-shot 學習來有效指導大型語言模型 （LLM） 的實踐知識。該課程強調無需大量微調即可獲得最佳結果，從而能夠有效地調整預訓練模型以執行各種任務。

這種由講師指導的現場培訓（在線或現場）面向希望利用快速工程和少量學習的力量來優化實際應用的 LLM 性能的中級專業人士。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解快速工程和小樣本學習的原則。
• 為各種 NLP 任務設計有效的提示。
• 利用小樣本技術以最少的數據調整 LLM。
• 針對實際應用優化 LLM 性能。

課程形式

• 互動講座和討論。
• 大量的練習和練習。
• 在即時實驗室環境中動手實施。

課程自定義選項

• 要申請本課程的定製培訓，請聯繫我們進行安排。

介紹 Prompt Engineering

• 什麼是提示工程？
• 提示設計在 LLM 中的重要性
• 零樣本、單次和少數樣本方法的比較

設計有效的提示

• 製作高品質提示的原則
• 試驗提示變體
• 提示設計中的常見挑戰

Few-Shot 微調

• 小樣本學習概述
• 特定任務 LLM 適應中的應用
• 將few-shot示例整合到 Prompt 中

動手操作 Prompt Engineering 工具

• 使用 OpenAI API 進行提示實驗
• 使用 Hugging Face Transformers 探索提示設計
• 評估提示變體的影響

優化 LLM 性能

• 評估輸出和優化提示
• 結合上下文以獲得更好的結果
• 處理 LLM 回應中的歧義和偏見

Prompt Engineering 的應用

• 文本生成和摘要
• 情感分析和分類
• 創意寫作和代碼生成

部署基於提示的解決方案

• 將提示整合到應用程式中
• 監控性能和可擴充性
• 案例研究和真實示例

總結和後續步驟