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Temario del curso

Introducción a la Ingeniería de Indicaciones

  • ¿Qué es la ingeniería de indicaciones?
  • Importancia del diseño de indicaciones en los LLM
  • Comparación de enfoques de cero ejemplos, un ejemplo y pocos ejemplos

Diseño de Indicaciones Efectivas

  • Principios para crear indicaciones de alta calidad
  • Experimentación con variaciones de indicaciones
  • Desafíos comunes en el diseño de indicaciones

Ajuste Fino con Pocos Ejemplos

  • Descripción general del aprendizaje con pocos ejemplos
  • Aplicaciones en la adaptación de LLM específicos para tareas
  • Integración de ejemplos de pocos ejemplos en las indicaciones

Práctica con Herramientas de Ingeniería de Indicaciones

  • Uso de la API de OpenAI para experimentar con indicaciones
  • Exploración del diseño de indicaciones con Hugging Face Transformers
  • Evaluación del impacto de las variaciones en las indicaciones

Optimización del Rendimiento de los LLM

  • Evaluación de las salidas y refinamiento de las indicaciones
  • Incorporación del contexto para mejores resultados
  • Manejo de ambigüedades y sesgos en las respuestas de los LLM

Aplicaciones de la Ingeniería de Indicaciones

  • Generación y resumen de texto
  • Análisis de sentimientos y clasificación
  • Escritura creativa y generación de código

Despliegue de Soluciones Basadas en Indicaciones

  • Integración de indicaciones en aplicaciones
  • Monitoreo del rendimiento y la escalabilidad
  • Estudios de casos y ejemplos del mundo real

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Comprensión básica del procesamiento del lenguaje natural (PLN)
  • Conocimiento de la programación en Python
  • Experiencia con grandes modelos de lenguaje (LLM) es un plus

Público Objetivo

  • Desarrolladores de IA
  • Ingenieros de PLN
  • Practicantes de aprendizaje automático
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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