O que você aprenderá_
- Conceitos fundamentais de LLM e proximidade semântica
- Entender e utilizar tokens
- Princípios básicos e avançados de engenharia de prompts
- Técnicas de few-shot prompting e suas aplicações
- Métodos de chain-of-thought e least-to-most prompting
- Implementação de chain-of-verification e self-consistency em prompts
Público alvo_
Este curso é ideal para desenvolvedores, cientistas de dados, engenheiros de machine learning e entusiastas de IA que desejam aprofundar seus conhecimentos em engenharia de prompts para IA generativa. Profissionais que trabalham com modelos de linguagem de grande escala (LLM) e aqueles que buscam otimizar a interação com ferramentas como ChatGPT e Gemini também se beneficiarão deste curso.
Fabrício Carraro
Fabrício Carraro é formado em Engenharia da Computação pela UNICAMP e pós-graduado em Data Analytics & Machine Learning pela FIAP. Atualmente, mora na Espanha.
Curso atualizado em 10/09/2024
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Conceitos inicias
- A proximidade semântica
- O que são tokens?
Engenharia de Prompt
- O que é Engenharia de Prompt?
- Princípios de criação
Few-Shot Prompt
- Entendendo a técnica
- Mais exemplos
Chain-of-Thought Prompt
- Entendendo a técnica
- Outro exemplo
Mais técnicas de Prompt
- Least-to-Most Prompting
- Chain-of-Verification
- Self-Consistency
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