Entrar em Contato

Programa do Curso

Introdução à Engenharia de Prompt

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

Criação de Prompts Eficazes

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

Ajuste Fino com Poucos Exemplos

  • Visão geral do aprendizado com poucos exemplos
  • Aplicações na adaptação de LLMs específicos para tarefas
  • Integração de exemplos few-shot nos prompts

Prática com Ferramentas de Engenharia de Prompt

  • Uso da API da OpenAI para experimentação de prompts
  • Explorando o design de prompts com Hugging Face Transformers
  • Avaliando o impacto das variações de prompt

Otimização do Desempenho dos LLMs

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

Aplicações da Engenharia de Prompt

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

Implantação de Soluções Baseadas em Prompt

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

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Conhecimento básico de Processamento de Linguagem Natural (PLN)
  • Familiaridade com programação em Python
  • Experiência com grandes modelos de linguagem (LLMs) é um diferencial

Público-Alvo

  • Desenvolvedores de IA
  • Engenheiros de PLN
  • Profissionais de aprendizado de máquina
 14 Horas

Número de participantes


Preço por participante

Próximas Formações Provisórias

Categorias Relacionadas