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Ingeniería de Prompts para LLMs

Ingeniería de Prompts para LLMs enseña el arte y la ciencia de crear prompts para modelos de lenguaje grandes. Los autores John Berryman y Albert Ziegler ofrecen perspectivas sobre cómo comunicarse eficazmente con la IA para construir aplicaciones impulsadas por LLM.

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Ingeniería de Prompts para LLMs: El Arte y la Ciencia de Construir Aplicaciones Basadas en Modelos de Lenguaje Grandes es una guía completa escrita por expertos de la industria John Berryman y Albert Ziegler. Este libro profundiza en el potencial transformador de los modelos de lenguaje grandes (LLMs) y cómo están revolucionando diversos dominios al automatizar tareas y resolver problemas complejos. El libro enfatiza la importancia de la ingeniería de prompts, una habilidad crucial para desbloquear todas las capacidades de los LLMs.

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Los lectores aprenderán sobre la arquitectura de los LLMs y cómo interactuar con ellos de manera efectiva. El libro proporciona una estrategia detallada para crear prompts adaptados a aplicaciones específicas, asegurando que los usuarios puedan comunicar sus ideas en un formato amigable para los modelos de lenguaje. Cubre técnicas esenciales como el aprendizaje de pocos ejemplos, la inducción de cadenas de pensamiento y la generación aumentada por recuperación (RAG).

Publicado por O'Reilly Media, esta primera edición está programada para ser lanzada el 31 de diciembre de 2024. Con una longitud de impresión de 280 páginas, el libro está diseñado para equipar a los lectores con tanto la base filosófica como las técnicas prácticas necesarias para construir la próxima generación de aplicaciones impulsadas por LLM. Es un recurso invaluable para desarrolladores, científicos de datos y entusiastas de la IA que buscan aprovechar el poder de los LLM en su trabajo.

  • CategoríaHerramientas de ingeniería de prompts

  • Comprender la arquitectura de los LLM

  • Diseñar estrategias para la creación de prompts

  • Recopilar y presentar elementos de contexto

  • Dominar técnicas de aprendizaje de pocos ejemplos

  • Aprender la inducción de cadenas de pensamiento

  • Explorar la generación aumentada por recuperación

  • Comunicar eficazmente con la IA

  • Construir aplicaciones impulsadas por LLM

  • Desarrollo de Aplicaciones de IA
  • Creación de Prompts
  • Comunicación con IA
  • Recurso Educativo
  • Investigación en IA

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