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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
