Курс “Введение в Prompt Engineering” дает цельное понимание того, как эффективно взаимодействовать с большими языковыми моделями. Материал ориентирован на полных новичков и шаг за шагом знакомит с техниками создания промтов, которые повышают точность, надежность и предсказуемость работы LLM.
Что вы изучите на курсе
Программа курса выстроена так, чтобы студент не только освоил базовые принципы prompt engineering, но и смог применять их в практических задачах: от классификации текста до построения цепочки рассуждений и разработки чат-бота.
Основы работы с LLM
Студенты узнают, как устроены большие языковые модели, в каких сферах они применяются и чем отличаются различные типы LLM. Разбираются практические особенности их использования и ключевые ограничения.
Фундаментальные методы Prompt Engineering
В этой части курса вы научитесь правильно формулировать запросы, управлять стилем и форматом ответа, избегать типичных ошибок и повышать точность модели.
Ключевые элементы, которые вы освоите:
- четкость и структурированность формулировок;
- использование разделителей и инструкций;
- управление объемом ответа;
- форматирование выходных данных;
- роль системы и поведение модели.
Работа в OpenAI Playground
Практическое знакомство с интерфейсом поможет вам глубже понять параметры, влияющие на ответы модели, и научиться выбирать оптимальные настройки под каждую задачу.
Вы будете тренироваться на примерах:
- создание ролевых инструкций;
- изменение температуры;
- тестирование поведения модели в разных сценариях;
- классификация и преобразование текста.
Техники улучшения качества промтов
В этой части курса рассматриваются способы повышения точности и устойчивости модели к ошибкам, включая работу с инструкциями и форматирование результата.
Few-shot prompting
Вы научитесь использовать примеры в промтах, узнаете, как их правильно подбирать и структурировать, а также поймете, как количество примеров влияет на поведение модели.
Информационный поиск и извлечение данных
Практический модуль, посвященный структурированию данных с помощью zero-shot и few-shot промтов. Вы научитесь извлекать сущности, параметры и факты из текста в удобном формате.
Chain-of-Thought и логическое рассуждение
Эта техника позволяет добиться более точных рассуждений от модели. Вы примените метод на практике и создадите рекомендательную систему фильмов, построенную на пошаговом выводе (Chain-of-Thought).
Практический финальный проект
Создание собственного чат-бота
В последнем модуле вы соберете полноценный промт для чат-бота, используя все изученные техники: управление ролями, few-shot, форматирование, методы рассуждений и структуру диалога.
Требования к участникам
Курс подходит даже для новичков, однако потребуется доступ к OpenAI Playground и платный аккаунт (инструкции включены в программу).
- Предварительных знаний не требуется.
- Программирование не нужно — вы будете работать только с интерфейсом.
- Все настройки доступа и регистрации подробно объясняются в курсе.
Результаты обучения
После прохождения курса вы сможете уверенно создавать промты для широкого спектра задач: бизнес-аналитики, маркетинга, классификации данных, автоматизации процессов, исследований и разработки интеллектуальных чат-ботов.