Ingegneria pratica rapida per LLM

I Large Language Models (LLM) sono strumenti potenti, ma per sfruttarne appieno il potenziale è necessario padroneggiare l'arte dell'ingegneria rapida. Senza una struttura adeguata, i risultati possono essere incoerenti e inaffidabili. Questo corso ti insegna come comunicare efficacemente con i modelli AI. Si passerà da semplici domande alla progettazione di prompt complessi, ripetibili e di alta qualità che forniscono risultati misurabili per diverse attività, dalla generazione di contenuti all'analisi complessa. Cosa imparerai: * Comprendere i concetti fondamentali del comportamento LLM, delle finestre di contesto e dei limiti dei token. * Applicare le strategie di sollecitazione fondamentali, tra cui zero-shot, pochi-shots e Chain-of-Thought. * Progettare e implementare modelli di richiesta avanzati come il gioco di ruolo e la definizione di persona. * Pratica utilizzando modelli moderni come Retrieval-Augmented Generation (RAG) per le risposte di messa a terra in dati esterni. * Configurare i prompt per specifici formati di output, compresi i dati strutturati come JSON o XML. * Valutare e perfezionare le prestazioni rapide utilizzando tecniche di test e iterazione di base. Il corso inizia con la terminologia essenziale e i fondamenti del modello prima di immergersi in tecniche pratiche per la creazione di prompt a livello di sistema e utente. Concludiamo esplorando metodi per una rapida valutazione e ottimizzazione. Questo corso è progettato per principianti assoluti che vogliono utilizzare efficacemente gli LLM nei loro progetti professionali o personali. Non è richiesta alcuna conoscenza di programmazione o IA. Inizia a leggere oggi stesso e trasforma le tue interazioni con l'intelligenza artificiale.