أسس الهندسة العكسية للذكاء الاصطناعي وبرامج الماجستير في القانون

هل تكافح للحصول على ردود متسقة أو مفيدة من روبوتات الدردشة بالذكاء الاصطناعي؟ التواصل الفعال هو مفتاح تسخير قوة نماذج اللغات الكبيرة. هذه الدورة سترشدك من المفاهيم الأساسية إلى التقنيات المتقدمة، مما يمكنك من تصميم وتنقيح وتحسين الاستدعاءات التي تقدم نواتج دقيقة وملائمة وخلاقة من أي LLM. ستتحرك إلى ما هو أبعد من الاستفسارات البسيطة لفهم وتوجيه الذكاء الصنعي حقًا. ما ستتعلمه: فهم المبادئ الأساسية وبنية نماذجا اللغات الكبرى (LLMs). تطبيق تقنيات الاستدعاء الأساسية مثل استدعاء الصفر والقليل من الطلقات وسلسلة التفكير. تصميم استدعاءات فعالة لمهام مختلفة، بما في ذلك توليد المحتوى والتلخيص ومساعدة الشفرة. ممارسة التنقيح والتقييم السريعين المتكررين لتحسين جودة ناتج LLM. استكشف المفاهيم الرئيسية لجيل الاسترجاع المعزز (RAG) للاستجابات القائمة على الأرض. تحديد وتخفيف المشاكل الشائعة مثل الحقن السريع والتحيز النموذجي. تبدأ الدورة بالمصطلحات الأساسية وميكانيكا كيفية معالجة LLM للمعلومات. ثم تتقدم من خلال أمثلة عملية وتدريبات منظمة، تغطي مجموعة من استراتيجيات الاستدلال وأفضل الممارسات. هذه المادة مخصصة للمبتدئين المطلقين المهتمين بفهم واستخدام نماذجه اللغوية الكبيرة بفعالية. لا تحتاج إلى خبرة سابقة مع الذكاء أو البرمجة.