Введение в Prompt Engineering

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.