Le chemin d'apprentissage pour devenir ingénieur rapide

Ce guide complet fournit un chemin d'apprentissage structuré pour devenir un spécialiste ingénieur rapide. Master Prompt Engineering, des concepts fondamentaux aux techniques avancées, en seulement sept semaines. Que vous soyez un novice ou un scientifique des données chevronné, cette feuille de route vous offre les compétences nécessaires pour interagir efficacement avec les modèles de grands langues (LLM).

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Aperçu du cours:

• Saisissez l'essence de l'ingénierie rapide.
• Master insivering ingénierie dans les six semaines.
• Apprenez précisément quoi étudier chaque semaine et comment pratiquer.

Table des matières:

• Semaine 1: Introduction à l'ingénierie rapide
• Semaine 2: Configuration de LLMS pour inviter
• Semaine 3: Concevoir des invites efficaces
• Semaine 4: Comprendre les stratégies d'incitation
• Semaines 5-6: Techniques d'incitation avancées (Partie 1: Fonduation; Partie 2: Avancé)
• Semaine 7: Explorer l'incitation multimodale
• Conclusion
• Questions fréquemment posées

Semaine 1: Introduction à l'ingénierie rapide

• Qu'est-ce que l'ingénierie rapide? Explorez son rôle dans le traitement du langage naturel (NLP) et son impact sur les sorties LLM. Comprendre son développement historique.
• Fonctionnalité LLM: Apprenez les principes sous-jacents des LLM en termes clairs et non techniques, y compris les méthodes de formation et les fonctionnalités. Gardez un aperçu de divers LLM (GPT-4O, Llama, Mistral).
• Le rôle de l'ingénieur rapide: comprendre les descriptions de poste et les compétences requises pour des rôles d'ingénierie rapides (ingénieur rapide, data scientist, Gen AI ingénieur). Examinez des exemples de projet du monde réel.
• Applications du monde réel: Analyser les études de cas présentant des applications d'ingénierie rapides réussies dans diverses industries (par exemple, LLMS dans la classification de l'emploi au travail).
• Pratique: Explorez les classements LLM (par exemple, les câlins, l'analyse artificielle) et analyser des études de cas pour identifier les compétences clés.

Semaine 2: Configuration de LLMS pour inviter

• Accès direct à LLM: Apprenez à utiliser LLMS directement via leurs interfaces Web, y compris la création de compte et la navigation.
• LLMS local open-source: Explorez la configuration de LLMS open-source (LLAMA3, Mistral, PHI3) localement à l'aide de plates-formes comme Hugging Face ou Olllama. Comprendre les exigences matérielles et logicielles.
• Accès aux API programmatiques: Apprenez à vous inscrire à l'accès à l'API (Openai, Face Hugging), configurez les clés d'API et intégrez-les dans les applications pour la demande.
• Pratique: Accédez à un LLM via son site Web, configurez un LLM open source localement et inscrivez-vous et utilisez une clé API.

Semaine 3: Concevoir des invites efficaces

• Instructions claires et concises: Apprenez à écrire des instructions claires et spécifiques pour guider le modèle vers les sorties souhaitées.
• Utilisation d'exemples: comprendre comment des exemples spécifiques dans les invites fournissent un contexte et améliorent la pertinence des résultats.
• ITTERATION COMPRIS: Explorez le processus itératif de raffinage des invites pour améliorer la qualité de sortie.
• Utilisation du délimiteur: Apprenez à utiliser les délimiteurs pour séparer les différentes sections d'entrée pour une structure et une lisibilité améliorées.
• Spécification de sortie structurée: Comprendre l'importance de spécifier le format de sortie souhaité.
• Réglage du paramètre LLM: Apprenez à régler les paramètres (température, top_p, top_k, pénalité de présence, pénalité de fréquence) pour contrôler la créativité et le hasard.
• Pratique: Expérimentez avec des instructions claires, des exemples, une itération, des délimiteurs et des ajustements de paramètres.

Semaine 4: Comprendre les stratégies d'incitation

Cette semaine se concentre sur des solutions réutilisables et structurées (modèles rapides) sur des problèmes de sortie LLM courants. Les sujets incluent la sémantique d'entrée, la personnalisation des sorties, l'identification des erreurs, l'amélioration de l'invite et l'interaction et le contrôle de contexte, avec des exemples de modèles d'invite spécifiques dans chaque catégorie.

• Pratique: Recherche, analyser, catégoriser et combiner plusieurs modèles d'invites.

Semaines 5-6: Techniques d'incitation avancées

et

Ces semaines couvrent la fondation (invitation en N, la chaîne de pensée, l'auto-cohérence, l'arbre de pensées, le graphique des pensées) et les techniques avancées (réagir, reformuler et répondre, auto-rester, incitation itérative, diverses techniques de chaîne). L'accent est mis sur l'amélioration du raisonnement du modèle, le raffinage des sorties et l'amélioration de l'interactivité.

• Pratique: mettre en œuvre et expérimenter ces techniques.

Semaine 7: Explorer l'incitation multimodale

Cette semaine explore les invites incorporant plusieurs formats de données (texte, images, audio, vidéo) à l'aide de modèles multimodaux comme GPT-4O et Gemini 1.5. Il couvre une structuration rapide pour diverses modalités et applications dans la génération de contenu créative, l'analyse des données et les technologies d'assistance.

• Pratique: Expérimentez avec des invites multimodales à l'aide de GPT-4O et Gemini 1.5.

Conclusion

Ce chemin d'apprentissage permet à quiconque de maîtriser l'ingénierie rapide, d'améliorer considérablement les performances de LLM et de contribuer au domaine de l'IA. Considérez notre programme Genai Pinnacle pour une éducation générative générale complète.

Questions fréquemment posées

Cette section fournit des réponses aux questions courantes sur l'ingénierie rapide, son importance, ses outils et ses perspectives de carrière.

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