Якраз зараз запускається новий курс "Промпт Інжиніринг База", який стане чудовим стартом для тих, хто хоче стати промпт інженером експертом. Це перший фундаментальний промпт інжиніринг курс українською мовою. Ось його детальний план:

Вступний лайв:

1. Огляд курсу:
   • Презентація змісту курсу та його структури.
   • Важливість засвоєння представленого матеріалу.
2. Великі гравці та моделі на ринку і їхнє значення:
   • Огляд лідерів ринку в сфері штучного інтелекту.
   • Як різні моделі впливають на індустрію.
3. Що таке промпт інжиніринг і чим він не являється?:
   • Визначення та основні принципи промпт інжинірингу.
   • Розрізнення між промпт інжинірингом та іншими технологіями.
4. GPT розумний настільки наскільки розумний з ним ти:
   • Як ефективно взаємодіяти з GPT.
   • Обмеження та можливості моделі.
5. Attention is all you need:
   • Основи механізму "Attention" та його роль в моделях.
6. Організаційні моменти:
   • Планування навчання, необхідні матеріали, графік лекцій.

Модуль 1: Базові концепти та їх взаємозв’язки:

Лекція: Термінологія та концепції:

1. Rolling Window:
   • Що це таке і як це працює.
2. Throughput:
   • Визначення та його роль у процесах.
3. Tokenizer:
   • Алгоритм дії та застосування.
4. Temperature:
   • Що таке "Temperature" в контексті моделей та як вона впливає на виведення.
5. Top_P:
   • Основи принципу дії та його важливість.
6. I/O Formats (Modes, JSON):
   • Формати введення/виведення, їх роль та застосування.
7. LLM Modes (concise-precise):
   • Розбір різних режимів роботи моделі.

Практикум:

1. Mr. Ranedeer та його значення:
   • Хто це та яке його місце в індустрії.
2. Різниця між моделями:
   • Порівняльний аналіз популярних моделей.
3. AUTOGPT/BABY AGI Failure:
   • Що це таке та чому це важливо.

Модуль 2: Розуміння контексту та неоднозначності:

Лекція: Контексти, перспективи, неоднозначність та галюцинації:

1. Контексти:
   • Як моделі розуміють та використовують контекст.
2. Перспективи:
   • Як моделі взаємодіють з різними джерелами інформації.
3. Неоднозначність:
   • Як моделі розрізняють і інтерпретують подібну інформацію.
4. Галюцинації:
   • Проблеми, пов'язані з невірними виведеннями моделей.
5. Attention:
   • Глибший розбір механізму "Attention" та його вплив на моделі.

Практикум:

1. Підходи до зменшення двозначності:
   • Техніки та підходи для зменшення неоднозначності виведення моделей.
2. Аналіз тексту:
   • Інструменти та методики для аналізу текстових даних.

Модуль 3: Комунікація та рефлексія:

Лекція: Алгоритми комунікації та саморефлексія:

1. Алгоритми комунікації:
   • Як обрати алгоритм комунікації для вирішення проблеми. Комунікаційні цикли. Комунікаційні структури.
2. Саморефлексія:
   • Як моделі розуміють та вдосконалюють свою роботу через механізм саморефлексії.
   • Як ми можемо використовувати механізм саморефлексії моделі для досягнення мети.

Практикум:

1. Самоаналіз:
   • Методи та підходи для самооцінки та вдосконалення.
2. Алгоритми DAN та Jailbreaks:
   • Що це таке та яке їх застосування.
3. Prompt Creator:
   • Як створювати ефективні промпти для моделей.

Модуль 4: Ролі, агенти та плагіни:

Лекція: Ролі, агенти та плагіни:

1. Ролі:
   • Як розподілити обов'язки та відповідальності між моделями.
2. Агенти:
   • Що таке агенти в контексті моделей та як їх використовувати.
3. Плагіни:
   • Додаткові інструменти та розширення для моделей.

Практикум:

1. Методи створення ролей (алгоритми):
   • Як ефективно створювати та використовувати ролі в моделях.
2. Плагіни та їхня роль з GPT:
   • Які плагіни можуть покращити роботу моделі.
3. Evaluation/Benchmarking:
   • Інструменти та методики для оцінки якості роботи моделей.

Модуль 5: Безпека та Ризики використання (AI Safety):

Лекція: Prompt Injections, Observers, AI Safety

1. Prompt Injections:
   • Як забезпечити безпеку використання промптів.
2. Observers over observers:
   • Методики слідкування за роботою моделей.
3. Risks Assessment - SOC1, SOC2:
   • Процедури оцінки ризиків та їх класифікація.

Фінальний Q&A:

1. The future will take a long time - навіть якщо ти правий:
   • Філософія майбутнього та його невизначеності.
2. Як читати пейпери:
   • Методики та підходи для аналізу наукових статей.
3. Подальші кроки:
   • Що є поза цим курсом, куди далі розвиватись.

Бажаю вам успішного навчання і досягнення ваших цілей в промпт інжинірингу!