ChatGPT Prompt Engineering for Developers es un curso creado por la empresa tecnológica DeepLearning.AI, para aprender a usar un gran modelo de lenguaje (LLM) y crear nuevas aplicaciones.
DeepLearning.AI es una empresa de tecnología educativa que está empoderando a la fuerza laboral global para construir un futuro impulsado por IA a través de educación de clase mundial, capacitación práctica y una comunidad colaborativa.
DeepLearning.AI fue fundada en 2017 por Andrew Ng, pionero en educación y aprendizaje automático, para satisfacer la necesidad de una educación en IA de clase mundial.
Con la API de OpenAI se podrán desarrollar capacidades que permitirán innovar y crear valor de manera técnica.
El curso está impartido por Isa Fulford (OpenAI) y Andrew Ng de DeepLearning.AI
Isa Fulford es miembro del personal técnico de OpenAI y creó el popular complemento de recuperación ChatGPT y una gran parte del trabajo ha consistido en enseñar a las personas cómo usar LLM o tecnología de modelo de lenguaje grande en productos.
También contribuyó al libro de OpenAI que enseña a las personas a inciarse en prompts.
Andrew Ng es Fundador, DeepLearning.AI; Co-fundador, Coursera
El Dr. Andrew Ng es un líder mundialmente reconocido en IA Inteligencia Artificial.
Es fundador de DeepLearning.AI, fundador y director ejecutivo de Landing AI, socio general de AI Fund, presidente y cofundador de Coursera y profesor adjunto en el Departamento de Ciencias de la Computación de la Universidad de Stanford.
En 2011, lideró el desarrollo de la principal plataforma MOOC (Massive Open Online Courses) de la Universidad de Stanford e impartió un curso de aprendizaje automático en línea que se ofreció a más de 100 000 estudiantes y condujo a la fundación de Coursera, donde actualmente es presidente y cofundador.
Anteriormente, fue científico jefe en Baidu, donde dirigió el grupo de IA de la empresa de aproximadamente 1300 personas y fue responsable de impulsar la estrategia e infraestructura de IA global de la empresa. También fue el líder fundador del equipo de Google Brain.
Como pionero en el aprendizaje automático y la educación en línea, el Dr. Ng ha cambiado innumerables vidas a través de su trabajo en IA y es autor o coautor de más de 200 artículos de investigación en aprendizaje automático, robótica y campos relacionados.
En 2013, fue incluido en la lista Time 100 de las personas más influyentes del mundo.
Tiene títulos de la Universidad Carnegie Mellon, el MIT y la Universidad de California, Berkeley.
Cómo funcionan los LLM, a través de prácticas para la ingeniería rápida y muestra cómo las API de LLM se pueden usar en aplicaciones para una gran variedad de tareas, como:
- Summarizing; Resumir, por ejemplo, las reseñas de los usuarios por razones de brevedad.
- Inferring; Clasificación de sentimientos, extracción de temas.
- Transformación de texto; Traducción, corrección ortográfica y gramatical.
- Expanding; Escribir automáticamente correos electrónicos.
Donde se aprenderán dos principios clave para escribir prompts efectivos, cómo diseñar sistemáticamente buenas prompts y crear un chatbot personalizado.
Todos los conceptos se ilustran con ejemplos, donde se puede interactuar directamente en el entorno de notebook Jupyter para obtener experiencia práctica con ingeniería rápida.
En curso está asociado con OpenAI para facilitar para a los desarrolladores la utilización de los LLM de manera efectiva.
El curso refleja la comprensión más reciente de las mejores prácticas para usar prompts para los más recientes modelos LLM.
ChatGPT Prompt Engineering for Developers está dirigido tanto para principiantes como ingenieros avanzados de aprendizaje automático, solo se necesita una comprensión básica de Python.
En el curso se aprenderá prácticas recomendadas para el desarrollo de software.
Realizando casos de usos comunes como summarizing, inferring, transformación de texto, expanding y la construcción un Chatbot usando un LLM.
En términos generales, hay dos tipos de LLM;
- LLM básicos
- LLM ajustados a la instrucción
OMS básico ha sido entrenado para predecir una palabra en función de los datos de entrenamiento de texto.
Entrenado en una gran cantidad de datos de Internet y otras fuentes, para averiguar cuál es la siguiente palabra más probable que le sigue.
LLM sintonizado con prompts, ha sido entrenado para seguir instrucciones.
Los LLM sintonizados con prompts han sido capacitados para ser útiles, honestos e inofensivos
Es menos probable que produzcan texto problemático, como salidas tóxicas en comparación con los LLM base
El curso se centra en las mejores prácticas para la instrucción de LLM ajustados, que es lo que le recomiendan que use para la mayoría de sus aplicaciones.
Cuando un LLM no funciona, a veces es porque las instrucciones no fueron lo suficientemente claras.
Otros Cursos de DeepLearning.AI
- ChatGPT Prompt Engineering for Developers
- Machine Learning Specialization
- Mathematics for Machine Learning and Data Science Specialization
- AI for Everyone
- Deep Learning Specialization
- Natural Language Processing Specialization
- AI for Medicine Specialization
- Data and Deployment Specialization
- Developer Professional Certificate
- Generative Adversarial Networks (GANs) Specialization
- Advanced Techniques Specialization
- Machine Learning Engineering for Production (MLOps) Specialization
- Practical Data Science on the AWS Cloud (PDS) Specialization
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Referencias; www.deeplearning.ai/chatgpt-prompt-engineering-for-developers
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