Prompt Engineering en Few-Shot Fine-Tuning Training Cursus

Inleiding tot Prompt Engineering

• Wat is prompt engineering?
• Het belang van goed ontworpen prompts voor LLMs
• Vergelijking tussen zero-shot, one-shot en few-shot benaderingen

Het ontwerpen van effectieve prompts

• Principes voor het opstellen van kwalitatief hoogwaardige prompts
• Experimenteren met verschillende varianten van prompts
• Veelvoorkomende uitdagingen bij het ontwerpen van prompts

Few-Shot Fine-Tuning

• Overzicht van few-shot learning
• Toepassingen voor taakgerichte aanpassing van LLMs
• Het integreren van few-shot voorbeelden in prompts

Praktische oefeningen met Prompt Engineering-tools

• Werken met de OpenAI API voor het experimenteren met prompts
• Het ontwerpen van prompts met behulp van Hugging Face Transformers
• Het evalueren van de invloed van verschillende promptvarianten

Het optimaliseren van LLM-prestaties

• Evaluatie van outputs en verfijning van prompts
• Het gebruik van context om betere resultaten te verkrijgen
• Omgaan met dubbelzinnigheden en vooroordelen in LLM-responsen

Toepassingen van Prompt Engineering

• Tekstgeneratie en samenvatting
• Sentimentanalyse en classificatie
• Creatief schrijven en code-generatie

Implementatie van prompt-gebaseerde oplossingen

• Het integreren van prompts in applicaties
• Monitoring van prestaties en schaalbaarheid
• Case studies en voorbeelden uit de praktijk

Samenvatting en vervolgstappen