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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