Kursüberblick
In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie Prompts für eine Vielzahl generativer KI-Modelle erstellen und optimieren können. Zunächst behandelt dieser Kurs die Grundlagen von Foundation-Modellen, einschließlich einer Untergruppe von Foundation-Modellen (FMs), die als Large Language Models (LLMs) bezeichnet werden. Anschließend behandelt der Kurs die grundlegenden Konzepte des Prompt Engineering, wie z. B. die verschiedenen Elemente eines Prompts und einige allgemeine Best Practices für die effektive Verwendung von Prompts. Abschließend vermittelt der Kurs Informationen zu grundlegenden Prompt-Techniken, darunter Zero-Shot-, Few-Shot- und Chain-of-Thought-Prompting (CoT).
- Stufe: Grundlegend
- Dauer: 60 Minuten
Zielgruppe
Diese Veranstaltung richtet sich an:
- Prompt-Ingenieure
- Datenwissenschaftler
- Entwickler
Kursziele
Während dieser Veranstaltung lernen Sie Folgendes:
- Identifizieren Sie die grundlegenden Konzepte von FMs und LLMs.
- Definieren Sie Prompt Engineering und identifizieren Sie die besten Vorgehensweisen für die Gestaltung effektiver Prompts.
- Identifizieren Sie die grundlegenden Arten von Prompt-Techniken, darunter Zero-Shot-, Few-Shot- und CoT-Techniken.
Kursinhalt
Modul 1: Grundlagenmodelle und große Sprachmodelle
- Wie funktioniert ein Fundamentmodell?
- Ausbildung von FMs
- Arten von FMs
- Große Sprachmodelle
- Architektur transformieren
- Neuronale Netze
- LLM-Anwendungsfälle
Modul 2: Grundlegende Konzepte des Prompt Engineering
- Feinabstimmung und prompte technische Umsetzung
- Elemente einer Eingabeaufforderung
- Bewährte Verfahren für die Gestaltung effektiver Eingabeaufforderungen
- Üben mit Aufforderungen
Modul 3: Grundlegende Prompt-Techniken
- Zero-Shot-Prompting
- Few-Shot-Prompting
- Gedankenkette anregen
Deutsch
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