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Engenharia de Prompt para LLMs

Engenharia de Prompt para LLMs ensina a arte e a ciência de criar prompts para grandes modelos de linguagem. Os autores John Berryman e Albert Ziegler oferecem insights sobre como se comunicar efetivamente com a IA para construir aplicações impulsionadas por LLM.

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Engenharia de Prompt para LLMs: A Arte e a Ciência de Construir Aplicações Baseadas em Modelos de Linguagem Grande é um guia abrangente escrito por especialistas da indústria John Berryman e Albert Ziegler. Este livro explora o potencial transformador dos grandes modelos de linguagem (LLMs) e como eles estão revolucionando vários domínios ao automatizar tarefas e resolver problemas complexos. O livro enfatiza a importância da engenharia de prompt, uma habilidade crucial para desbloquear todas as capacidades dos LLMs.

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Os leitores aprenderão sobre a arquitetura dos LLMs e como interagir com eles de forma eficaz. O livro fornece uma estratégia detalhada para criar prompts adaptados a aplicações específicas, garantindo que os usuários possam comunicar suas ideias em um formato amigável para modelos de linguagem. Ele cobre técnicas essenciais, como aprendizado de poucos exemplos, prompting em cadeia de pensamento e geração aumentada por recuperação (RAG).

Publicada pela O'Reilly Media, esta primeira edição está prevista para ser lançada em 31 de dezembro de 2024. Com uma extensão de impressão de 280 páginas, o livro é projetado para equipar os leitores com tanto a base filosófica quanto as técnicas práticas necessárias para construir a próxima geração de aplicações impulsionadas por LLM. É um recurso inestimável para desenvolvedores, cientistas de dados e entusiastas de IA que buscam aproveitar o poder dos LLMs em seu trabalho.

  • CategoriaFerramentas de engenharia de prompts

  • Compreender a arquitetura dos LLMs

  • Projetar estratégias de criação de prompts

  • Coletar e apresentar elementos de contexto

  • Dominar técnicas de aprendizado de poucos exemplos

  • Aprender prompting em cadeia de pensamento

  • Explorar geração aumentada por recuperação

  • Comunicar-se efetivamente com a IA

  • Construir aplicações impulsionadas por LLM

  • Desenvolvimento de Aplicações de IA
  • Criação de Prompts
  • Comunicação com IA
  • Recurso Educacional
  • Pesquisa em IA

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