Reto 01: Prompt Engineerin
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Prerrequisitos
- Despliega tus propios modelos AOAI en el portal AOAI.
- Actualiza el archivo
.env.sample(y guárdalo como.env) según los nombres de tus modelos si aún no lo has hecho.
Introducción
A medida que los Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLMs) ganan popularidad y uso en todo el mundo, la necesidad de gestionar y monitorear sus resultados se vuelve cada vez más importante. En este desafío, aprenderás a usar técnicas de ‘prompt engineering’ para generar los resultados deseados para los LLMs.
Descripción
Despliegue de modelos para el desafío:
- Despliega los siguientes modelos en tu recurso de Azure OpenAI:
gpt-4gpt-35-turbo
NOTA: Para las familias de modelos actualmente disponibles, por favor consulta este enlace para más información: Modelos del Servicio Azure OpenAI.
- Añade las credenciales requeridas de los recursos de Azure en el archivo
.env. Siéntete libre de hacer cualquier modificación necesaria y luego renombra el archivo.env-samplea.env.
Preguntas que deberías ser capaz de responder al final de este desafío:
- ¿Qué es el principio de la iteración en los prompts?
- ¿Qué hiperparámetros podrías ajustar para hacer que la respuesta sea más diversa en términos de lenguaje?
- ¿Qué técnica de ‘prompt engineering’ podrías usar para ayudar al modelo a completar tareas difíciles como problemas matemáticos?
Ejecutarás el siguiente cuaderno de Jupyter para completar las tareas de este desafío:
CH-01-PromptEngineering.ipynb
El archivo se puede encontrar en tu Codespace bajo la carpeta /notebooks.
Secciones en este Desafío:
- Experimentación con Parámetros
- Ingeniería de Mensajes del Sistema
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Principios de Prompting Iterativo:
3.1 Escribe instrucciones claras y específicas
3.2 Dale al modelo tiempo para “pensar”