Prompt engineering

Duże modele językowe (ang. large language models) są fundamentem istnienia wielu nowoczesnych aplikacji. LLM mogą realizować szeroki zakres zadań i służą do rozwiązywania złożonych problemów. Jednak projektowanie niezawodnych rozwiązań z wykorzystaniem modeli wymaga opanowania zupełnie nowych kompetencji. Dowiedz się, na czym polega skuteczne komunikowanie się z modelami LLM i w jaki sposób przekuwać śmiałe pomysły w działające aplikacje. Poznaj filozofię działania modeli i kluczowe techniki inżynierii promptów: od pozyskiwania i oceny kontekstu, przez konstruowanie efektywnych promptów, aż po tworzenie szablonów gwarantujących wysoką jakość odpowiedzi. W książce znajdziesz także opis bardziej zaawansowanych technik, takich jak konstruowanie pętli, potoków i przepływów pracy czy budowa agentów konwersacyjnych. Poznasz też metody oceniania modeli LLM. A ponadto: zrozumiesz architekturę modeli LLM i nauczysz się je stosować zaprojektujesz przemyślaną strategię tworzenia promptów nauczysz się budować kontekst i przekształcać go w skuteczne zapytania opanujesz najlepsze praktyki w tworzeniu aplikacji opartych na LLM Styl autorów sprawia, że tematyka promptów staje się dostępna dla każdego!

Warto wiedzieć o książce Prompt engineering

Albert Ziegler i John Berryman: eksperci wprowadzający w świat prompt engineering

"Prompt engineering" to dzieło autorów, którzy z pasją wprowadzają czytelników w złożony świat inżynierii promptów. Albert Ziegler i John Berryman prezentują przemyślany i transparentny styl pracy, który sprawia, że techniki opisywane w książce stają się nie tylko zrozumiałe, ale i przystępne. Dzięki ich szczegółowym analizom, omawiając zarówno zalety, jak i wady poszczególnych rozwiązań, czytelnik ma szansę zrozumieć logikę stojącą za wyborem konkretnych strategii. To podejście buduje realną świadomość i kompetencje, które są niezbędne w dynamicznie rozwijającym się obszarze inżynierii promptów. Autorzy nie boją się stawiać trudnych pytań i wyjaśniać złożone koncepcje, co czyni tę książkę nieocenionym narzędziem dla każdego, kto pragnie zgłębić tę tematykę.

Praktyczna głębia – jak książka buduje solidne fundamenty dla profesjonalistów

Książka "Prompt engineering" jest skierowana w szczególności do programistów i inżynierów promptów, którzy potrzebują nie tylko teoretycznej wiedzy, ale i praktycznych wskazówek do tworzenia skutecznych zapytań. Ziegler i Berryman dostarczają solidnych fundamentów, które pozwalają na efektywne projektowanie i implementację rozwiązań opartych na dużych modelach językowych. W książce znajduje się szereg ćwiczeń i wizualnych przykładów, które angażują czytelnika i pomagają w przyswajaniu trudnych koncepcji. Autorzy nie tylko przedstawiają techniki, ale również demonstrują ich zastosowanie w praktyce, co czyni tę publikację nieocenionym zasobem dla każdego, kto pragnie rozwijać swoje umiejętności w tej dziedzinie.

Zrozumieć LLM od podszewki – klucz do skutecznego projektowania promptów

W "Prompt engineering" autorzy zabierają czytelników w podróż po architekturze dużych modeli językowych (LLM), co jest kluczowe dla skutecznego projektowania promptów. Zrozumienie, jak działają te modele, pozwala na lepsze formułowanie zapytań oraz przewidywanie ich odpowiedzi. Książka dostarcza cennych informacji na temat konstruowania kontekstu oraz przekształcania go w skuteczne zapytania, co jest niezbędne dla osiągnięcia wysokiej jakości wyników. Ziegler i Berryman poruszają zaawansowane techniki, takie jak budowanie pętli, potoków i przepływów pracy, a także tworzenie agentów konwersacyjnych. Dzięki tym wskazówkom, inżynierowie zyskują narzędzia do efektywnego komunikowania się z modelami LLM, co przekłada się na tworzenie innowacyjnych aplikacji.

Podsumowując, "Prompt engineering" to książka, która stanowi solidny krok ku zrozumieniu i opanowaniu sztuki inżynierii promptów. Dzięki klarownemu stylowi autorów oraz praktycznym wskazówkom, staje się ona niezastąpionym przewodnikiem dla każdego, kto pragnie zdobyć umiejętności niezbędne w pracy z nowoczesnymi modelami językowymi.