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コース概要

プロンプトエンジニアリングの紹介

  • プロンプトエンジニアリングとは?
  • LLM 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、ショットアプローチの比較

効果的なプロンプトの設計

  • 高品質なプロンプトを制作する原則
  • プロンプトのバリエーションの実験
  • プロンプト設計の一般的な課題

ショットファインチューニング

  • ショットラーニングの概要
  • タスク固有の LLM 適応における応用
  • プロンプトにショット例を統合する

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 によるプロンプト設計の実践
  • プロンプトのバリエーションの影響を評価する

LLM パフォーマンスの最適化

  • 出力を評価してプロンプトを洗練する
  • より良い結果のためにコンテキストを組み込む
  • LLM の応答における曖昧さとバイアスの処理

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
  • 创作ライティングとコード生成

プロンプトベースのソリューションの展開

  • アプリケーションにプロンプトを統合する
  • パフォーマンスとスケーラビリティの監視
  • ケーススタディと実世界の事例

まとめと次へのステップ

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(LLM)の経験があると尚可

対象者

  • AI 開発者
  • NLP エンジニア
  • 機械学習実務者
 14 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

今後のコース

関連カテゴリー