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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 cero, uno y pocos ejemplos (zero-shot, one-shot y few-shot)

Diseño de Prompts Efectivos

  • Principios para crear prompts de alta calidad
  • Experimentación con variaciones de prompts
  • Desafíos comunes en el diseño de prompts

Ajuste Fino con Pocos Ejemplos

  • Visión general del aprendizaje con pocos ejemplos
  • Aplicaciones en la adaptación de LLM específicos para tareas
  • Integración de ejemplos de pocos datos en los prompts

Manejo Práctico de 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 salidas 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 de texto y resumen
  • Análisis de sentimientos y clasificación
  • Escritura creativa y generación de código

Implementación 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 del procesamiento del lenguaje natural (PLN)
  • Familiaridad con la programación en Python
  • Es positivo contar con experiencia en modelos de lenguaje grandes (LLM)

Público objetivo

  • Desarrolladores de inteligencia artificial
  • Ingenieros de PLN
  • Practicantes de aprendizaje automático
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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