Princípios da engenharia de prompts (Português) | Foundations of Prompt Engineering (Portuguese)

Resumen

En este curso, aprenderá los principios, técnicas y prácticas recomendadas para crear prompts efectivos. Este curso presenta los elementos básicos de la ingeniería de prompts y avanza hacia técnicas avanzadas de prompts. También aprenderá a protegerse contra el uso indebido de prompts y a mitigar la interacción con FMs.

• Nivel del curso: intermedio
• Duración: 4 horas

Nota: Este curso tiene transcripciones/subtítulos traducidos. La narración está en inglés. Para mostrar los subtítulos, haga clic en el botón CC en la esquina inferior derecha del reproductor.

Actividades

Este curso incluye interacciones de eLearning.

Objetivos del curso

En este curso, aprenderá a:

• Definir la ingeniería de prompts y aplicar las prácticas recomendadas generales al interactuar con FMs
• Identificar las técnicas básicas de prompts, como los aprendizajes zero-shot y few-shot
• Aplicar técnicas avanzadas de elaboración de prompts para su caso de uso, cuando sea necesario
• Identificar cuáles son las técnicas de prompt más adecuadas para modelos específicos
• Identificar posibles usos indebidos de prompts
• Analizar posibles respuestas sesgadas del modelo base (FM) y crear prompts más imparciales

Público objetivo

Este curso está destinado a:

• Ingenieros, científicos de datos y desarrolladores de prompts

Requisitos previos

Recomendamos que los participantes del curso hayan completado los siguientes cursos:

• Introducción a la IA generativa — Arte de lo posible (1 hora, curso digital)
• Planificación de proyectos de IA generativa (1 hora, curso digital)
• Introducción a Amazon Bedrock (curso digital de 1 hora)

Contenido del curso

Introducción

• Elementos básicos de los modelos base
• Principios de la ingeniería de prompts

Tipos y técnicas de prompt

• Técnicas básicas y avanzadas de elaboración de prompts
• Técnicas de prompts específicas del modelo
• Tratamientos de uso incorrecto de prompts
• Mitigación de sesgos

Conclusión

• Resumen del curso

Descripciones de las clases

Clase 1: Elementos básicos de modelos de grandes lenguajes - Comprensión de los fundamentos de los modelos base (FMs) y grandes modelos de lenguaje (LLMs).

Clase 2: Principios de la ingeniería de prompts - Definición de ingeniería de prompts y prácticas recomendadas.

Clase 3: Técnicas básicas de prompt - Técnicas como zero-shot y few-shot, y prompts de cadena de pensamiento (CoT).

Clase 4: Técnicas avanzadas de prompt - Técnicas como Autoconsistencia, Árbol de Pensamientos y ReACT.

Clase 5: Técnicas de prompt específicas del modelo - Creación de prompts para Amazon Titan, Anthropic Claude y AI21 Labs Jurassic-2.

Clase 6: Tratamientos de usos incorrectos de prompts - Comprensión de prompts controvertidos y prevención de inyección y fuga de prompts.

Clase 7: Mitigación