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Temario del curso
Introducción a la Ingeniería de Prompts
- ¿Qué es la ingeniería de prompts?
- Importancia del diseño de prompts en los LLM
- Comparación de enfoques de ceros ejemplos, un ejemplo y pocos ejemplos
Diseño de Prompts Efectivos
- Principios para elaborar prompts de alta calidad
- Experimentación con variaciones de prompts
- Desafíos comunes en el diseño de prompts
Afinamiento con Pocos Ejemplos (Few-Shot Fine-Tuning)
- Panorama general del aprendizaje con pocos ejemplos
- Aplicaciones en la adaptación de LLM específicos para tareas
- Integración de ejemplos con pocos datos en los prompts
Práctica con Herramientas de Ingeniería de Prompts
- Uso de la API de OpenAI para experimentar con prompts
- Exploración del diseño de prompts con Hugging Face Transformers
- Evaluación del impacto de las variaciones de prompts
Optimización del Rendimiento de los LLM
- Evaluación de resultados y refinamiento de prompts
- Incorporación de contexto para obtener mejores resultados
- Manejo de ambigüedades y sesgos en las respuestas de los LLM
Aplicaciones de la Ingeniería de Prompts
- Generación y resumen de texto
- Análisis de sentimiento y clasificación
- Escritura creativa y generación de código
Despliegue de Soluciones Basadas en Prompts
- Integración de prompts en aplicaciones
- Monitoreo del rendimiento y escalabilidad
- Estudios de caso y ejemplos del mundo real
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión básica de procesamiento del lenguaje natural (PLN)
- Conocimiento familiar con programación en Python
- Experiencia con modelos de lenguaje grandes (LLM) es un plus
Audiencia Objetivo
- Desarrolladores de IA
- Ingenieros de PLN
- Profesionales del aprendizaje automático
14 Horas