Kerangka Materi

Pengenalan ke Pengembangan Prompt

  • Apa itu pengembangan prompt?
  • Pentingnya desain prompt dalam LLMs
  • Perbandingan pendekatan zero-shot, one-shot, dan few-shot

Merancang Prompt yang Efektif

  • Prinsip-prinsip merancang prompt berkualitas tinggi
  • Eksperimen dengan variasi prompt
  • Tantangan umum dalam desain prompt

Fine-Tuning Berbasis Few-Shot

  • Gambaran umum pembelajaran berbasis few-shot
  • Aplikasi dalam penyesuaian LLM tugas-spesifik
  • Mengintegrasikan contoh few-shot ke dalam prompt

Praktik dengan Alat Pengembangan Prompt

  • Menggunakan API OpenAI untuk eksperimen prompt
  • Menjelajahi desain prompt dengan Hugging Face Transformers
  • Menilai dampak variasi prompt

Mengoptimalkan Kinerja LLM

  • Menilai output dan menyempurnakan prompt
  • Mengintegrasikan konteks untuk hasil yang lebih baik
  • Menangani ambiguitas dan bias dalam respons LLM

Aplikasi Pengembangan Prompt

  • Pembangkitan dan ringkasan teks
  • Analisis sentimen dan klasifikasi
  • Penulisan kreatif dan pembangkitan kode

Menerapkan Solusi Berbasis Prompt

  • Mengintegrasikan prompt ke dalam aplikasi
  • Memantau kinerja dan skalabilitas
  • Studi kasus dan contoh dunia nyata

Ringkasan dan Langkah Selanjutnya

Persyaratan

  • Pemahaman dasar tentang pemrosesan bahasa alami (NLP)
  • Kenalan dengan pemrograman Python
  • Pengalaman dengan model bahasa besar (LLMs) adalah nilai tambah

Audience

  • Pengembang AI
  • Insinyur NLP
  • Praktisi pembelajaran mesin
 14 Jam

Jumlah Peserta


Harga per Peserta

Kursus Mendatang

Kategori Terkait