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Prompting de IA: few-shot

O curso trata de prompting few-shot: mostrar ao modelo exemplos do mapeamento desejado em vez de descrevê-lo. Começa por quando exemplos funcionam melhor que instruções e quanto custam em tokens. Depois mostra como montar um conjunto de exemplos consistente, quantos exemplos usar e como escolhê-los, com conjuntos fixos ou busca vetorial dinâmica. As aulas seguintes cobrem os vieses de rótulo majoritário, recência e tokens comuns, saídas estruturadas que substituem exemplos de formatação, exemplos guardados como dados em Rails e avaliação para o prompt não apodrecer.

O que você vai aprender

  • ✓Quando exemplos funcionam melhor que instruções, e quanto custam em tokens
  • ✓Como montar um conjunto de exemplos consistente que cubra a fronteira de decisão
  • ✓Quantos exemplos usar, e seleção fixa ou dinâmica
  • ✓Como detectar e atenuar os vieses de rótulo majoritário, recência e tokens comuns
  • ✓Quando um JSON schema ou uma ferramenta com strict substitui exemplos de formatação
  • ✓Como guardar, testar e avaliar conjuntos de exemplos numa aplicação Rails
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Quando exemplos vencem instruções

Você precisa classificar cada mensagem de suporte que chega como bug, billing, feature_request ou other. Você escreve a instrução com cuidado:

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Currículo

7 aulas
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