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Duración 14 horas
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 ejemplos, un ejemplo y pocos ejemplos.
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 ejemplos en los prompts.
Manejo Práctico de Herramientas de Ingeniería de Prompts
- Uso de la API de OpenAI para experimentación 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 las salidas y refinamiento de prompts.
- Inclusión de contexto para mejores resultados.
- Manejo de ambigüedades y sesgos en las respuestas de los LLM.
Aplicaciones de la Ingeniería de Prompts
- Generación y resumen de texto.
- Análisis de sentimiento y clasificación.
- Escritura creativa y generación de código.
Despliegue 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
- Conocimientos básicos de procesamiento del lenguaje natural (PLN).
- Familiaridad con la programación en Python.
- Experiencia con modelos de lenguaje grandes (LLM) es un plus.
Público Objetivo
- Desarrolladores de IA.
- Ingenieros de PLN.
- Profesionales en aprendizaje automático.