Prompt Engineering 与 Few-Shot 微调 培训
Prompt Engineering 和 Few-Shot Fine-Tuning 为参与者提供了使用提示工程技术和 Few-shot 学习来有效指导大型语言模型 (LLM) 的实践知识。该课程强调无需大量微调即可获得最佳结果,从而能够有效地调整预训练模型以执行各种任务。
这种由讲师指导的现场培训(在线或现场)面向希望利用快速工程和少量学习的力量来优化实际应用的 LLM 性能的中级专业人士。
在本次培训结束时,参与者将能够:
- 了解快速工程和小样本学习的原则。
- 为各种 NLP 任务设计有效的提示。
- 利用小样本技术以最少的数据调整 LLM。
- 针对实际应用优化 LLM 性能。
课程形式
- 互动讲座和讨论。
- 大量的练习和练习。
- 在即时实验室环境中动手实施。
课程自定义选项
- 要申请本课程的定制培训,请联系我们进行安排。
课程大纲
介绍 Prompt Engineering
- 什么是提示工程?
- 提示设计在 LLM 中的重要性
- 零样本、单次和少数样本方法的比较
设计有效的提示
- 制作高品质提示的原则
- 试验提示变体
- 提示设计中的常见挑战
Few-Shot 微调
- 小样本学习概述
- 特定任务 LLM 适应中的应用
- 将few-shot示例整合到 Prompt 中
动手操作 Prompt Engineering 工具
- 使用 OpenAI API 进行提示实验
- 使用 Hugging Face Transformers 探索提示设计
- 评估提示变体的影响
优化 LLM 性能
- 评估输出和优化提示
- 结合上下文以获得更好的结果
- 处理 LLM 回应中的歧义和偏见
Prompt Engineering 的应用
- 文本生成和摘要
- 情感分析和分类
- 创意写作和代码生成
部署基于提示的解决方案
- 将提示整合到应用程式中
- 监控性能和可扩充性
- 案例研究和真实示例
总结和后续步骤
要求
- 对自然语言处理 (NLP) 的基本了解
- 熟悉 Python 程式设计
- 具有大型语言模型 (LLM) 经验者优先
观众
- AI 开发人员
- NLP 工程师
- 机器学习从业者
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- 基于真实案例的实践练习。
- 在实时实验环境中进行实施实践。
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- 互动讲座和引导讨论。
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在本培训结束时,参与者将能够:
- 设计具有条件逻辑的图结构内容和电子邮件工作流。
- 集成 LLM、API 和数据源以实现自动化个性化。
- 在多步骤营销活动中管理状态、记忆和上下文。
- 评估、监控和优化工作流性能和交付结果。
课程形式
- 互动式讲座和小组讨论。
- 动手实验,实现电子邮件工作流和内容管道。
- 基于场景的练习,涵盖个性化、分段和分支逻辑。
课程定制选项
- 如需为本课程定制培训,请联系我们进行安排。
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本次由讲师指导的培训(线上或线下)面向高级机器学习工程师、AI 研究人员和产品开发人员,他们希望使用 Ollama 构建和部署多模态应用。
培训结束后,学员将能够:
- 使用 Ollama 设置和运行多模态模型。
- 整合文本、图像和音频输入,用于实际应用。
- 构建文档理解和视觉问答系统。
- 开发能够跨模态推理的多模态代理。
课程形式
- 互动式讲座和讨论。
- 使用真实多模态数据集进行实践操作。
- 使用 Ollama 实时实验室实现多模态管道。
课程定制选项
- 如需为此课程定制培训,请联系我们安排。
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7 小时本课程为讲师指导的中国(线上或线下)培训,旨在帮助初级专业人士安装、配置并使用Ollama在本地机器上运行AI模型。
培训结束后,学员将能够:
- 了解Ollama的基本原理及其功能。
- 设置Ollama以运行本地AI模型。
- 使用Ollama部署并与LLM进行互动。
- 优化AI工作负载的性能和资源使用。
- 探索本地AI部署在各行业中的应用案例。
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培训结束后,参与者将能够:
- 为多用户和分布式工作负载配置 Ollama。
- 优化 GPU 和 CPU 资源分配。
- 实施自动扩展、批处理和延迟减少策略。
- 监控和优化基础设施,以提高性能和成本效益。
课程形式
- 互动式讲座和讨论。
- 动手部署和扩展实验。
- 在实际环境中进行优化练习。
课程定制选项
- 如需为此课程定制培训,请联系我们安排。
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14 小时Ollama 是一个能够在本地运行大型语言和多模态模型的平台。
本次由讲师主导的培训(线上或线下)面向中级从业者,旨在帮助他们掌握提示工程技巧,以优化 Ollama 的输出。
在培训结束时,参与者将能够:
- 为各种用例设计有效的提示。
- 应用诸如提示启动和思维链结构等技术。
- 实施提示模板和上下文管理策略。
- 为复杂工作流构建多阶段提示管道。
课程形式
- 互动式讲座和讨论。
- 提示设计的实践练习。
- 在实时实验室环境中的实际应用。
课程定制选项
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