Освоение быстрого проектирования для практических приложений ИИ

Генеративный ИИ — это мощный инструмент, но для достижения последовательных и качественных результатов требуется нечто большее, чем простое применение метода проб и ошибок. К концу этого курса вы поймете основную архитектуру эффективных подсказок и сможете применять такие продвинутые методы, как обучение несколькими выстрелами и сцепление, чтобы эффективно решать сложные проблемы, связанные с работой. Что вы узнаете: * Изучите основные понятия, терминологию и ограничения различных больших языковых моделей. * Освоить основные шаблоны подсказок, включая определение ролей, установку ограничений и обеспечение структурированного форматирования выходных данных. * Применять передовые методы подсказки, такие как цепочка мысли (CoT) и дерево мысли для сложных рассуждений и задач по решению проблем. * Настройка основных шаблонов поиска-дополненного поколения (RAG) для заземления ответов ИИ во внешних, конкретных источниках данных. * Практиковать итеративные методы оперативной доработки и оценки для обеспечения надежности и сведения к минимуму нежелательных результатов. Курс начинается с основных понятий и терминологии, быстро продвигается через практические модели и архитектурные чертежи, заканчивая стратегиями реализации для различных бизнес-примеров. Этот курс разработан специально для начинающих. Для начала обучения не требуется предыдущий опыт работы с моделями ИИ, программированием или сложными техническими навыками. Начните наращивать свой опыт в основных навыках эпохи ИИ сегодня.