LLM Prompt Engineering: Evaluation and Documentation (bằng tiếng Anh).

Khi các mô hình ngôn ngữ lớn trở thành trọng tâm của phần mềm hiện đại, viết một lời nhắc tốt chỉ là bước đầu tiên. Để xây dựng các ứng dụng đáng tin cậy, bạn phải có khả năng đo lường, ghi chép và tối ưu hóa cách các lệnh nhắc của bạn hoạt động trong các điều kiện khác nhau. Chương trình học dựa trên văn bản này hướng dẫn bạn từ các nguyên tắc cơ bản của kỹ thuật nhanh chóng để thiết lập các quy trình đánh giá mạnh mẽ. Bạn sẽ học cách xác định các chỉ số hiệu suất rõ ràng, thay đổi phiên bản tài liệu, và chạy các thử nghiệm có hệ thống để đảm bảo các kết quả AI của bạn vẫn chính xác, an toàn và nhất quán. Bạn sẽ học được gì: Hiểu các khái niệm kỹ thuật nhanh cơ bản và sự cần thiết của đánh giá có hệ thống; Thiết kế các mẫu tài liệu có cấu trúc để theo dõi các phiên bản nhanh, hướng dẫn hệ thống và biến mô hình; Thi hành các chỉ số hiệu suất chính để đánh giá các đầu ra LLM, bao gồm độ chính xác, phù hợp và an toàn; Ứng dụng hiện đại Phân tích kết quả kiểm tra để xác định sự trôi chảy nhanh chóng, rủi ro ảo giác và các khu vực cần tinh chỉnh; Thực hiện các thực tiễn kiểm soát phiên bản cho các yêu cầu để duy trì tính nhất quán trong các bản cập nhật phần mềm. Bạn sẽ bắt đầu bằng cách khám phá các thuật ngữ cốt lõi và tiêu chuẩn tài liệu trước khi chuyển sang các khung đánh giá thực tế và phương pháp kiểm tra. Qua các giải thích rõ ràng và các ví dụ cấu trúc, bạn sẽ có một luồng công việc lặp lại để tối ưu hóa nhanh chóng. Lớp học này được thiết kế cho người mới bắt đầu, nhà phát triển và quản lý sản phẩm tìm kiếm để mang kỷ luật đến các luồng công việc AI của họ. Không cần phải học máy trước hoặc kinh nghiệm lập trình. Bắt đầu xây dựng các hệ thống AI đáng tin cậy hơn bằng cách làm chủ nghệ thuật đánh giá nhanh chóng hôm nay.