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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 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.
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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