説明
DeepLearning.AI LLMアプリケーション構築のためのプロンプトエンジニアリング (NVIDIA) は、大規模言語モデル (LLM) を製品やアプリケーションに統合したい企業向けに設計されています。このコースでは、Retrieval-Augmented Generation (RAG) や Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT) のような高度なLLM手法の基礎となる現代のプロンプトエンジニアリング技術をカバーします。参加者は、Llama-3.1を搭載したNVIDIAのNIM言語モデルとLangChainライブラリを使用します。
このコースは、LLMベースのアプリケーションを構築するためのスキルを学ぶことを目的としています。主なトピックには、反復的なプロンプトエンジニアリング、LangChainワークフロー、生成タスク、文書分析、チャットボットアプリケーションのためのアプリケーションコードが含まれます。このコースは中級のPython開発者に適していますが、LLMの基本を理解していることが望ましいです。
参加者は、LangChain Expression Language (LCEL) を使用してチェーンを構成し、並列ワークフローを作成する方法を学びます。また、少数ショットプロンプト、思考の連鎖プロンプト、PydanticクラスとLangChainのJsonOutputParserを使用した構造化データ生成についても学びます。学習者は、外部ツールやAPIを使用できるLLMエージェントを作成します。
コースを修了すると、参加者はLLMアプリケーションにおける能力を認識するNVIDIA DLI証明書を受け取ります。このコースには、ChromeまたはFirefoxを実行できるデスクトップまたはラップトップが必要で、GPU加速サーバーへのアクセスが提供されます。コースは英語で行われ、登録は7月7日に終了し、12月31日までアクセス可能です。
DeepLearning.AI LLMアプリケーション構築のためのプロンプトエンジニアリング (NVIDIA)の主要機能
反復的なプロンプトエンジニアリング
LangChainワークフロー
生成タスク
文書分析
チャットボットアプリケーション
LangChain Expression Language
少数ショットプロンプト
思考の連鎖プロンプト
構造化データ生成
LLMエージェントの作成
DeepLearning.AI LLMアプリケーション構築のためのプロンプトエンジニアリング (NVIDIA)の使い方は？
設定: NVIDIAのNIMとLangChainで環境を整える
使用: プロンプトエンジニアリング技術を適用してアプリケーションを構築する
最適化: LangChain Expression Languageを使用してワークフローを強化する
レビュー: 評価を完了し、認証を取得する
DeepLearning.AI LLMアプリケーション構築のためのプロンプトエンジニアリング (NVIDIA)の使用例
- テキスト生成
- 文書分析
- チャットボットアシスタント
- データ抽出
- ツール統合
