コース概要

プロンプトエンジニアリング入門

  • プロンプトエンジニアリングとは何か?
  • 大規模言語モデル(LLMs)におけるプロンプト設計の重要性
  • ゼロショット、ワンショット、および少量学習アプローチの比較

効果的なプロンプトの設計

  • 高品質なプロンプトを作成するための原則
  • プロンプトバリエーションの実験
  • プロンプト設計における一般的な課題

少量学習による微調整

  • 少量学習の概要
  • タスク固有の大規模言語モデル(LLMs)適応への応用
  • プロンプトに少量の例を統合する

プロンプトエンジニアリングツールの実践

  • OpenAI APIを使用したプロンプト実験
  • Hugging Face Transformersを使用したプロンプト設計の探求
  • プロンプトバリエーションの影響評価

大規模言語モデル(LLMs)パフォーマンスの最適化

  • 出力の評価とプロンプトの改善
  • コンテキストを組み込んでより良い結果を得る
  • 大規模言語モデル(LLMs)応答の曖昧さやバイアスの処理

プロンプトエンジニアリングの応用

  • テキスト生成と要約
  • 感情分析と分類
  • クリエイティブライティングとコード生成

プロンプトベースソリューションの展開

  • アプリケーションへのプロンプト統合
  • パフォーマンスとスケーラビリティの監視
  • 事例研究と実世界の例

まとめと次なるステップ

要求

  • 自然言語処理(NLP)の基本的な理解
  • Pythonプログラミングの知識
  • 大規模言語モデル(LLMs)の経験があると尚可

対象者

  • AI開発者
  • NLPエンジニア
  • 機械学習実践家
 14 時間

参加者の人数


参加者1人当たりの料金

今後のコース

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