迅速なエンジニアになるための学習パス

この包括的なガイドは、迅速なエンジニアリングスペシャリストになるための構造化された学習パスを提供します。基本的な概念から高度な技術まで、わずか7週間でマスタープロンプトエンジニアリング。あなたが初心者であろうとベテランのデータサイエンティストであろうと、このロードマップは、大規模な言語モデル（LLM）と効果的に対話するために必要なスキルを身に付けます。

プロンプトエンジニアリングスペシャリストのロードマップをダウンロードしてください！

コースの概要：

• 迅速なエンジニアリングの本質を把握します。
• 6週間以内にマスタープロンプトエンジニアリング。
• 毎週何を勉強するか、どのように練習するかを正確に学びます。

目次：

• 1週目：迅速なエンジニアリングの紹介
• 2週目：プロンプトのためのLLMSの構成
• 3週目：効果的なプロンプトの設計
• 4週目：プロンプト戦略の理解
• 5〜6週目：高度なプロンプトテクニック（パート1：基礎;パート2：アドバンス）
• 7週目：マルチモーダルプロンプトの探索
• 結論
• よくある質問

1週目：迅速なエンジニアリングの紹介

• 迅速なエンジニアリングとは何ですか？自然言語処理（NLP）とLLM出力への影響におけるその役割を調べてください。その歴史的発展を理解する。
• LLM機能：トレーニング方法や機能を含む、明確で非技術的な用語でLLMの根本的な原則を学びます。さまざまなLLMS（GPT-4O、Llama、Mistral）の概要を取得します。
• 迅速なエンジニアの役割：迅速なエンジニアリングの役割に職務記述と必要なスキルを理解する（プロンプトエンジニア、データサイエンティスト、GEN AIエンジニア）。実際のプロジェクトの例を調べます。
• 現実世界のアプリケーション：多様な業界全体で成功した迅速なエンジニアリングアプリケーションを示すケーススタディを分析します（職場の職務分類におけるLLMなど）。
• 練習： LLMリーダーボード（例えば、顔の抱きしめ、人工分析）を探索し、ケーススタディを分析して重要なスキルを特定します。

2週目：プロンプトのためのLLMSの構成

• 直接LLMアクセス：アカウントの作成やナビゲーションなど、Webインターフェイスを介してLLMSを直接使用することを学びます。
• ローカルオープンソースLLMS： FaceやOllamaを抱きしめるなどのプラットフォームを使用して、オープンソースLLMS（LLAMA3、MISTRAL、PHI3）のセットアップを探索します。ハードウェアとソフトウェアの要件を理解します。
• プログラマティックAPIアクセス： APIアクセスの登録（OpenAI、Hugging Face）を学び、APIキーを構成し、プロンプトのためにアプリケーションに統合します。
• 練習： Webサイト経由でLLMにアクセスし、オープンソースLLMをローカルに設定し、APIキーに登録して使用します。

3週目：効果的なプロンプトの設計

• 明確で簡潔な指示：希望の出力に向けてモデルを導くための明確で具体的な指示を書くことを学びます。
• 例の利用：プロンプト内の特定の例をどのようにコンテキストを提供し、出力の関連性を改善するかを理解します。
• 迅速な反復：出力品質を向上させるためのプロンプトを改良する反復プロセスを探索します。
• Delimiterの使用量：デリミターを使用して、構造と読みやすさを改善するために、さまざまな入力セクションを分離することを学びます。
• 構造化された出力仕様：目的の出力形式を指定することの重要性を理解します。
• LLMパラメーターの調整：創造性とランダム性を制御するために、パラメーター（温度、TOP_P、TOP_K、プレゼンスペナルティ、周波数ペナルティ）の調整方法を学びます。
• 練習：明確な指示、例、反復、デリミター、およびパラメーターの調整を試してください。

4週目：プロンプト戦略の理解

今週は、一般的なLLM出力の問題に対する再利用可能な構造化されたソリューション（プロンプトパターン）に焦点を当てています。トピックには、入力セマンティクス、出力のカスタマイズ、エラー識別、迅速な改善、および各カテゴリ内の特定の迅速なパターンの例を含むインタラクションとコンテキストコントロールが含まれます。

• 実践：複数のプロンプトパターンを調査、分析、分類、組み合わせます。

5〜6週目：高度なプロンプトテクニック

そして

これらの週には、基礎（Nショットプロンプト、思考の連鎖、自己整合性、思考の木、思考のグラフ）と高度なテクニック（反応、再配置、応答、自己補強、反復プロンプト、さまざまなチェーンテクニック）をカバーしています。焦点は、モデルの推論の強化、出力の改良、および対話性の向上にあります。

• 練習：これらの手法を実装および実験します。

7週目：マルチモーダルプロンプトの探索

今週は、GPT-4OやGemini 1.5などのマルチモーダルモデルを使用して、複数のデータ形式（テキスト、画像、オーディオ、ビデオ）を組み込んだプロンプトを探索します。創造的なコンテンツ生成、データ分析、支援技術におけるさまざまなモダリティとアプリケーションの迅速な構造化をカバーしています。

• 練習： GPT-4OとGemini 1.5を使用して、マルチモーダルプロンプトを試します。

結論

この学習パスは、誰もが迅速なエンジニアリングを習得し、LLMのパフォーマンスを大幅に向上させ、AIの分野に貢献できるようにします。包括的な生成AI教育のためのGenai Pinnacleプログラムを検討してください。

よくある質問

このセクションでは、迅速なエンジニアリング、その重要性、ツール、キャリアの見通しに関する一般的な質問への回答を提供します。

以上が迅速なエンジニアになるための学習パスの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。