Обмен технологиями

Приветствуем всех на нашем практическом проектном занятии. Содержание этого выпуска — «Практическая практика проекта большой языковой модели Prompt Word (Prompto)».Так называемый класс проекта основан наПростой обзор принципов + подробный режим практики проекта и практические объяснения на уровне кода по конкретной теме.

Содержание этого курса

Prompt Engineering, также известный как Prompt Engineering, является важной областью обработки естественного языка (NLP) и машинного обучения. Он фокусируется на разработке эффективных слов-подсказок, которые помогут модели генерировать высококачественный текст. Хорошие слова-подсказки могут помочь модели понять требования задачи и повысить релевантность и точность создаваемого текста. В таких приложениях, как чат-роботы, системы генерации текста и системы вопросов и ответов, разработка подсказок имеет решающее значение для улучшения пользовательского опыта и производительности системы.

В этом курсе основное внимание будет уделено реальной практике разработки подсказок для больших языковых моделей. Содержание включает в себя определение подсказки, почему правильно писать подсказки, базовые методы и передовые приемы правильного написания подсказок, а также комплексную практику использования подсказок на основе Zhipu. Qingyan API — помощник по созданию эксклюзивного бронирования авиабилетов, этот курс.Цена 69 юаней, объяснение длится около 100 минут., оснащенный группой вопросов и ответов и кодом,Содержание и продолжительность каждой части курса следующие:

Краткое содержание курса следующее:

Кратко рассмотрим содержание каждой части:

Часть 1. Что такое подсказка. В этой части представлены определение и случаи подсказки.Эту часть можно прослушать бесплатно。

Часть 2. Почему нужно хорошо писать подсказки. В этой части рассказывается о важности подсказок.Эту часть можно прослушать бесплатно。

Часть 3. Основные методы написания подсказок. В этой части представлены основы написания подсказок, включая основы письменного мышления, случаи написания ошибок, структуру ICIO, структуру APE, структуру BROKE, структуру ROSES, структуру SCOPE и другие структуры письма.

Часть 4. Продвинутые навыки написания подсказок. В этой части представлены некоторые методы улучшения слов подсказок, в том числе эффективное использование разделителей для улучшения читаемости, структурированные выходные данные, проверки целостности вводимых пользователем данных, итеративная оптимизация подсказок и использование собственных знаний. библиотека решает иллюзию модели, матрешка — побеждает магию с помощью магии, раскладушка — позволяет анализировать модель шаг за шагом, а самосогласованность — позволяет рассчитывать модель несколько раз.

Часть 5. Практическая реализация проекта по продаже билетов. В этой части курса вы сможете реализовать билетный помощник с нуля на основе API Zhipu Qingyan.

Этот курс является записанным курсом, инструкторДи Юн, эксперт по алгоритмам НЛП в компании из списка Fortune 500, лектор трех онлайн-курсов по искусственному интеллекту, опубликовал множество статей на международных конференциях и имеет более 10 патентов.

Как подписаться

Все наши видеокурсы доступны на платформе Xiaoetong. Вы можете использовать мобильное приложение Xiaoetong или войти непосредственно на веб-страницу. Чтобы прослушать контент и подписаться, отсканируйте следующий QR-код:

Детали курса следующие:

Больше практического содержания курса

Более подробную информацию о практических курсах по проектам можно найти в нашей коллекции практических курсов по проектам:

[Группа один на один] В 2024 году будут созданы три группы практики проектов высокого уровня AI-CV, в которых будет рассмотрено более 30 дел и 60 часов проектной практики.

Набираем преподавателей практических курсов.

Чтобы еще больше обогатить практическое содержание Yousan AI Ecology, опытные и способные лекторы приглашаются зарегистрироваться и стать лекторами платформы:

Требования к преподавателю следующие:

(1) Иметь большой опыт преподавания в области искусственного интеллекта, хорошо говорить и преподавать.

(2) Иметь более 3 лет практического опыта работы в проектах в области искусственного интеллекта.

(3) Приоритет будет отдан трем AI, которые уже являются экологическими членами.

Доход от практических занятий и внедрения платформыФиксированная доляМетод, подробную информацию можно найти в группе контента. Пожалуйста, свяжитесь с нами, чтобы зарегистрироваться.WeChat-LonglongtogoОтправьте свое резюме или отправьте электронное письмо по адресу [email protected].

Связано с прошлыми периодами

• [Важно] Какие еще комплексные услуги курса предложит San AI в 2023 году, включая индивидуальное руководство, инструктора под настоящим именем + постоянное действие + нестандартную работу?
  

• [Краткое содержание] Наиболее систематизированное содержание резюме, краткое изложение всех бесплатных и платных курсов по компьютерному зрению от SanAI (декабрь 2022 г.).

• [Практический курс проекта] Быстрое начало работы с задачами по обнаружению целей, подробная интерпретация структуры MMdetection и практические примеры.

• [Практический проектный класс] CNN_LSTM практика классификации видео и распознавания поведения на основе Pytorch

• [Практический курс проекта] Практическая борьба с классификацией видео 3DCNN и распознаванием поведения на основе Pytorch

• [Практический проектный класс] Практическая борьба с классификацией видео и распознаванием поведения модели SlowFast на основе Pytorch

• [Практический урок проекта] Практический бой MTCNN и Centerloss по распознаванию лиц на основе Pytorch

• [Практический урок проекта] Практическая борьба с RetinaFace по распознаванию лиц и ключевых точек на основе Pytorch

• [Практический урок проекта] Практическая борьба с обнаружением ключевых точек лица PFLD на основе Pytorch

• [Практический проектный класс] YOLOv3 Практика обнаружения промышленных дефектов на основе Pytorch

• [Практический проектный класс] Практика раскрашивания черно-белых изображений Pix2Pix на основе Pytorch
  

• [Практический урок проекта] Практическая борьба с созданием изображений лица StyleGAN v1 на основе Pytorch

• [Практический урок проекта] Практическое редактирование атрибутов лица StyleGAN (выражение, возраст, пол) на основе Pytorch

• [Практический урок проекта] BeautyGAN Face Intelligent Makeup Практическая комбинация на основе Pytorch

• [Практический курс проекта] Практический бой со стилизацией анимации лица UGATIT на основе Pytorch

• [Практический курс проекта] Изображение SRGAN для практического боя со сверхвысоким разрешением на основе Pytorch

• [Практический проектный класс] Практика улучшения естественного изображения EnlightenGAN на основе Pytorch

• [Практический урок проекта] Практическая борьба с естественным шумоподавлением изображения DANet на основе Pytorch

• [Практический курс проекта] Практический бой Real-ESRGAN с естественным изображением и сверхвысоким разрешением на основе Pytorch
  

• [Практический урок проекта] Создание изображения выражения человеческого лица и рта DCGAN на основе практического боя Pytorch

• [Практический урок проекта] Практическая борьба с сегментацией дефектов поверхности BiseNet на основе Pytorch

• [Практический курс проекта] Практическая борьба с Semantic_Human_Matting (мягкая сегментация портрета) на основе Pytorch

• [Класс практического проекта] Общая практика отслеживания целей SiameseFC на основе Pytorch
  

• [Практический проектный класс] Практическая практика сокращения разреженной структурированной модели с ограничениями на основе Pytorch

• [Практический проектный класс] Практика количественной оценки и вывода 8-битной симметричной модели на основе структуры ncnn и дивергенции KL

• [Практический проектный класс] Мини-программа WeChat. Модель распознавания изображений. Практика внешнего интерфейса и внешнего развертывания.

• [Практический урок по проекту] Реализация собственной модели классификации изображений Pytorch для Android с нуля.

• [Практический урок по проекту] Реализация собственной модели сегментации изображений Pytorch для Android с нуля

• [Практический урок по проекту] Реализация собственной модели обнаружения целей Pytorch для Android с нуля.

• [Практический урок проекта] Практическое развертывание модели обнаружения каски на основе TensorRT+YOLOv5

• [Практический урок проекта] Практическое сочетание классификации предметов повседневного спроса по нескольким меткам изображений на основе ResNet

• [Практический урок проекта] Практический бой в соревновании по классификации эритроцитов EfficientNet на основе Pytorch

• [Практический урок проекта] Классификация этнических образов SENet. Практические боевые действия на основе Pytorch.

• [Практический проектный класс] Практическая комбинация классификации изображений цветов InceptionNet на основе Pytorch

• [Практический проектный класс] Каждый может учиться бесплатно!Практическое улучшение данных для простой задачи классификации изображений на основе Pytorch

• [Практический проект] Каждый может бесплатно изучить практику классификации мелкозернистых изображений птиц BCNN на основе Pytorch.

• [Практический курс проекта] Каждый может бесплатно научиться практической классификации изображений бытовых отходов на основе ResNet.

• [Практический проектный класс] Каждый может учиться бесплатно!Практика сегментации изображений губ SimpleNet на основе Pytorch
  

• [Практический курс проекта] Никаких основ искусственного интеллекта, каждый может научиться бесплатно!Практика распознавания выражений лица SimpleNet на основе Pytorch