Berbagi teknologi

Selamat datang semuanya di kelas proyek praktis kami. Isi dari edisi ini adalah "Latihan Praktik Proyek Kata Prompt Model Bahasa Besar (Prompto)".Kelas proyek yang disebut didasarkan padaTinjauan sederhana tentang prinsip-prinsip + mode praktik proyek terperinci, dan penjelasan praktis tingkat kode untuk topik tertentu.

Isi kursus ini

Rekayasa Prompt, juga dikenal sebagai Rekayasa Prompt, adalah bidang penting dalam pemrosesan bahasa alami (NLP) dan pembelajaran mesin. Bidang ini berfokus pada cara merancang kata-kata cepat yang efektif untuk memandu model menghasilkan teks berkualitas tinggi. Kata-kata cepat yang baik dapat membantu model memahami persyaratan tugas dan meningkatkan relevansi dan keakuratan teks yang dihasilkan. Dalam aplikasi seperti robot obrolan, pembuatan teks, dan sistem tanya jawab, rekayasa kata cepat sangat penting untuk meningkatkan pengalaman pengguna dan kinerja sistem.

Kursus ini akan fokus pada praktik aktual rekayasa cepat model bahasa besar. Isinya mencakup definisi cepat, alasan menulis cepat dengan baik, metode dasar dan teknik lanjutan menulis cepat dengan baik, dan praktik komprehensif cepat berdasarkan Zhipu Yanyan API - membuat reservasi tiket pesawat eksklusifHarganya 69 yuan dan penjelasannya berlangsung sekitar 100 menit., dilengkapi dengan grup Q&A dan kode,Isi dan durasi setiap bagian kursus adalah sebagai berikut:

Garis besar kursusnya adalah sebagai berikut:

Mari kita lihat sekilas isi masing-masing bagian:

Bagian 1: Apa itu prompt? Bagian ini memperkenalkan definisi dan kasus prompt.Bagian ini dapat didengarkan secara gratis。

Bagian 2: Mengapa Anda harus menulis petunjuk dengan baik? Bagian ini memperkenalkan pentingnya petunjuk.Bagian ini dapat didengarkan secara gratis。

Bagian 3: Metode dasar penulisan prompt. Bagian ini memperkenalkan dasar-dasar prompt, termasuk pemikiran dasar penulisan, kasus kesalahan penulisan, kerangka ICIO, kerangka APE, kerangka BROKE, kerangka ROSES, kerangka SCOPE dan kerangka penulisan lainnya.

Bagian 4: Keterampilan menulis tingkat lanjut untuk perintah. Bagian ini memperkenalkan beberapa metode untuk meningkatkan kata-kata cepat, termasuk memanfaatkan pembatas untuk meningkatkan keterbacaan, hasil keluaran terstruktur, pemeriksaan integritas masukan pengguna, optimalisasi berulang dari perintah, dan membawa pengetahuan Anda sendiri perpustakaan memecahkan ilusi model, matryoshka--mengalahkan sihir dengan sihir, cot--memungkinkan model dianalisis langkah demi langkah, dan konsistensi diri--memungkinkan model dihitung beberapa kali.

Bagian 5: Implementasi praktis dari proyek prompt asisten tiket. Bagian kursus ini akan mengarahkan Anda untuk mengimplementasikan asisten tiket dari awal berdasarkan API Zhipu Qingyan.

Kursus ini adalah kursus rekaman, instrukturDi Yun, seorang ahli algoritme NLP di perusahaan Fortune 500, pengajar tiga kursus online AI, menerbitkan banyak makalah konferensi internasional, dan memegang lebih dari 10 paten.

Bagaimana cara berlangganan

Semua kursus video kami ada di platform Xiaoetong. Anda dapat menggunakan aplikasi seluler Xiaoetong atau masuk langsung di halaman web. Untuk mendengarkan konten dan berlangganan, silakan pindai kode QR berikut secara langsung:

Detail kursusnya adalah sebagai berikut:

Isi kursus yang lebih praktis

Untuk konten kursus praktik proyek lebih lanjut, silakan merujuk pada kumpulan kursus praktik proyek kami, sebagai berikut:

[Grup satu lawan satu] Tiga kelompok praktik proyek tingkat tinggi AI-CV akan dirilis pada tahun 2024, dengan lebih dari 30 kasus dan 60 jam praktik proyek

Rekrutmen dosen mata kuliah praktek

Untuk lebih memperkaya konten praktis Ekologi Yousan AI, dosen yang berpengalaman dan cakap dipersilakan untuk mendaftar menjadi dosen platform:

Persyaratan dosen adalah sebagai berikut:

(1) Memiliki banyak pengalaman mengajar di bidang kecerdasan buatan, serta pandai berbicara dan mengajar.

(2) Memiliki lebih dari 3 tahun pengalaman praktis dalam proyek-proyek di bidang kecerdasan buatan.

(3) Tiga AI yang sudah menjadi anggota ekologi akan diberikan prioritas.

Pendapatan dari kelas praktik dan adopsi platformBagian tetapMetode, detail spesifik dapat ditemukan di grup konten, silakan hubungi kami untuk mendaftarWeChat-LonglongtogoKirimkan resume Anda atau kirim email ke [email protected].

Terkait dengan periode yang lalu

• [Penting] Pada tahun 2023, layanan kursus komprehensif apa lagi yang akan ditawarkan San AI termasuk panduan tatap muka, instruktur nama asli + validitas permanen + pengoperasian tanpa rutin?
  

• [Ringkasan] Konten CV paling sistematis, ringkasan semua kursus computer vision gratis dan berbayar dari SanAI (Desember 2022)

• [Kursus Praktis Proyek] Memulai tugas deteksi target dengan cepat, interpretasi mendetail tentang kerangka MMdetection, dan kasus praktis

• [Kelas Proyek Praktis] Klasifikasi video CNN_LSTM dan praktik pengenalan perilaku berdasarkan Pytorch

• [Kursus Praktik Proyek] Pertarungan Praktis Klasifikasi Video 3DCNN dan Pengenalan Perilaku Berdasarkan Pytorch

• [Kelas Proyek Praktis] Pertarungan Praktis Klasifikasi Video dan Pengenalan Perilaku Model SlowFast Berdasarkan Pytorch

• [Pelajaran Praktis Proyek] Pertarungan Praktis Pengenalan Wajah MTCNN dan Centerloss Berdasarkan Pytorch

• [Pelajaran Praktis Proyek] Pertarungan Praktis Deteksi Wajah RetinaFace dan Titik Kunci Berdasarkan Pytorch

• [Pelajaran Praktis Proyek] Pertarungan Praktis Deteksi Titik Kunci Wajah PFLD Berdasarkan Pytorch

• [Kelas Proyek Praktis] Praktik Deteksi Cacat Industri YOLOv3 Berdasarkan Pytorch

• [Kelas Proyek Praktis] Latihan mewarnai gambar hitam putih Pix2Pix berdasarkan Pytorch
  

• [Pelajaran Praktis Proyek] Pertarungan Praktis Pembuatan Gambar Wajah StyleGAN v1 Berdasarkan Pytorch

• [Pelajaran Praktis Proyek] Pengeditan praktis atribut wajah StyleGAN (ekspresi, usia, jenis kelamin) berdasarkan Pytorch

• [Pelajaran Praktis Proyek] Kombinasi Praktis Riasan Cerdas Wajah BeautyGAN Berdasarkan Pytorch

• [Kursus Praktik Proyek] Pertarungan Praktis Stilisasi Animasi Wajah UGATIT Berdasarkan Pytorch

• [Kursus Praktik Proyek] Pertarungan praktis resolusi super gambar SRGAN berdasarkan Pytorch

• [Kelas Proyek Praktis] Latihan peningkatan citra alami EnlightenGAN berdasarkan Pytorch

• [Pelajaran Praktis Proyek] Pertarungan Praktis Pengurangan Noise Gambar Alami DANet Berdasarkan Pytorch

• [Kursus Praktik Proyek] Pertarungan praktis resolusi super gambar alami ESRGAN nyata berdasarkan Pytorch
  

• [Pelajaran Praktis Proyek] Pembuatan gambar ekspresi wajah dan mulut manusia DCGAN berdasarkan pertarungan praktis Pytorch

• [Pelajaran Praktis Proyek] Pertarungan Praktis Segmentasi Cacat Permukaan BiseNet Berdasarkan Pytorch

• [Kursus Praktik Proyek] Pertarungan Praktis Semantic_Human_Matting (Segmentasi Lembut Potret) Berdasarkan Pytorch

• [Kelas Proyek Praktis] Latihan pelacakan target umum SiameseFC berdasarkan Pytorch
  

• [Kelas Proyek Praktis] Praktik praktis pemangkasan model terstruktur dengan batasan jarang berdasarkan Pytorch

• [Kelas Proyek Praktis] Praktik kuantifikasi dan inferensi model simetris 8-bit berdasarkan kerangka ncnn dan divergensi KL

• [Kelas Proyek Praktis] Model Pengenalan Gambar Program Mini WeChat Praktik Penerapan Front-end dan Front-end

• [Pelajaran Proyek Praktis] Menerapkan penerapan model klasifikasi gambar Android Pytorch asli dari awal

• [Pelajaran Proyek Praktis] Menerapkan penerapan model segmentasi gambar Android Pytorch asli dari awal

• [Pelajaran Proyek Praktis] Menerapkan penerapan model deteksi target Android Pytorch asli dari awal

• [Pelajaran Praktis Proyek] Penerapan praktis model deteksi topi keras berdasarkan TensorRT+YOLOv5

• [Pelajaran Praktis Proyek] Kombinasi Praktis Klasifikasi Gambar Multi-label Kebutuhan Sehari-hari Berdasarkan ResNet

• [Pelajaran Praktis Proyek] Pertarungan Praktis Kompetisi Klasifikasi Sel Darah Merah EfficientNet Berdasarkan Pytorch

• [Pelajaran Praktis Proyek] SENet Klasifikasi Citra Etnik Pertarungan Praktis Berdasarkan Pytorch

• [Kelas Proyek Praktik] Kombinasi Praktis Klasifikasi Gambar Bunga InceptionNet Berdasarkan Pytorch

• [Kelas Proyek Praktis] Semua orang dapat belajar secara gratis!Peningkatan data praktis untuk tugas sederhana klasifikasi gambar berdasarkan Pytorch

• [Kelas Proyek Praktis] Semua orang dapat belajar secara gratis, praktik klasifikasi gambar detail burung BCNN berdasarkan Pytorch

• [Kursus Praktik Proyek] Setiap orang dapat mempelajari klasifikasi gambar sampah rumah tangga praktis dan gratis berdasarkan ResNet

• [Kelas Proyek Praktis] Semua orang dapat belajar secara gratis!Praktik segmentasi gambar bibir SimpleNet berdasarkan Pytorch
  

• [Kursus Praktik Proyek] Tidak ada dasar-dasar AI, semua orang dapat belajar secara gratis!Praktik pengenalan ekspresi wajah SimpleNet berdasarkan Pytorch