Advanced Prompt Engineering for DeepSeek LLM培訓
DeepSeek LLM 提供強大的語言生成能力,而先進的提示工程技術使開發人員能夠微調響應、控制輸出並針對特定任務優化模型行為。
這門由講師主導的現場培訓(在線或現場)旨在讓高級 AI 工程師、開發人員和數據分析師掌握提示工程策略,以最大限度地提高 DeepSeek LLM 在實際應用中的效果。
培訓結束時,參與者將能夠:
- 製作高級提示以優化 AI 响應。
- 控制和完善 AI 生成的文本,以確保準確性和一致性。
- 利用提示鏈接和上下文管理技術。
- 在提示工程中減輕偏見並加強對倫理 AI 的使用。
課程形式
- 互動講座和討論。
- 大量的練習和實踐。
- 在實時實驗室環境中的動手實施。
課程定制選項
- 欲請求此課程的定制培訓,請聯繫我們安排。
課程簡介
高級Prompt Engineering的介紹
- 了解提示在DeepSeek LLM 中的作用
- 提示結構如何影響AI生成的響應
- 比較DeepSeek-R1、DeepSeek-V3和其他LLM在提示行為中的表现
設計有效提示
- 精確和結構化提示的制作
- 控制語氣、長度和格式的技巧
- 處理模棱兩可和開放式問題
優化AI響應
- 針對特定任務微調提示
- 調整溫度和最大令牌以控制響應
- 使用系統消息和基於角色的提示
保持Management和提示鏈結
- 在多次AI交互中保持上下文
- 鏈接提示以指導復雜任務
- 在長對話中使用記憶和引用技術
降低偏見和提高AI可靠性
- 檢測和減輕AI生成的輸出中的偏見
- 確保AI響應的事實準確性
- 提示工程中的倫理考慮
測試和評估提示性能
- 測量AI響應質量和一致性
- 提示測試和評估的自動化
- 有效提示工程策略的案例研究
部署具有優化提示的AI驅動的應用程序
- 將精煉的提示集成到企業工作流程中
- 優化AI驅動的聊天機器人和自動化工具
- 針對不同使用案例擴展提示策略
Prompt Engineering的發展趨勢
- LLM和提示優化技術的進步
- 通過提示工程實現混合AI人類協作
- 未來在AI生成的內容控制方面的創新
總結和結論
最低要求
- 大型語言模型(LLM)和人工智慧API的經驗
- 掌握一門編程語言(如Python、JavaScript)
- 對NLP和文本生成技術有基本了解
觀眾
- 從事基於LLM的應用程序的AI工程師
- 優化AI驅動工作流程的開發人員
- 精煉AI生成的輸出的數據分析師
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- 在大型項目中實施 AI 輔助的代碼生成和重構。
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- 將DeepSeek Coder 集成到DevOps 和 CI/CD 管道中。
- 在軟件工程工作流程中利用 AI 實現智能自動化。
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- 了解DeepSeek API 的功能。
- 將DeepSeek API 集成到應用程序中。
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- 有效優化 API 性能和管理 API 調用。
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- 了解DeepSeek AI模型的架構和能力。
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- 應用增強學習技術來訓練自治系統。
- 在現實世界環境中部署AI驅動的自治代理。
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- 了解無代碼AI的基本原則及其在業務中的應用。
- 使用DeepSeek模型進行內容創作和自動化。
- 使用Zapier、Make和Notion等平台將AI工具集成到現有工作流程中。
- 分析業務數據並使用AI生成可行的見解。
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- 了解DeepSeek Coder 的功能和局限性。
- 利用 AI 幫助生成高品質的代碼片段。
- 利用DeepSeek Coder 進行調試和優化代碼。
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培訓結束時,參與者將能夠:
- 使用DeepSeek生成高質量的營銷內容。
- 自動化社交媒體參與和內容分發。
- 分析受眾數據以改善定向和個性化。
- 將人工智能工具集成到他們的營銷工作流程中。
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培訓結束時,參與者將能夠:
- 使用DeepSeek AI創建個性化的學習體驗。
- 利用AI驅動的評估工具自動化評分和反饋。
- 使用DeepSeek模型生成高品質的教育內容。
- 將AI集成到LMS平台中,以增強學習管理。