學習路徑成為及時的工程師

該綜合指南為成為迅速的工程專家提供了結構化的學習路徑。主及時的工程，從基本概念到高級技術，僅在短短七個星期內。無論您是新手還是經驗豐富的數據科學家，該路線圖都為您提供了有效與大語言模型（LLM）互動的必要技能。

下載及時的工程專家路線圖！

課程概述：

• 掌握及時工程的本質。
• 六個星期內主推動工程。
• 精確地學習每週學習什麼以及如何練習。

目錄：

• 第1週：提示工程介紹
• 第2週：配置用於提示的LLM
• 第3週：設計有效的提示
• 第4週：了解提示策略
• 第5-6週：高級提示技術（第1部分：基礎；第2部分：高級）
• 第7週：探索多模式提示
• 結論
• 常見問題

第1週：提示工程介紹

• 什麼是及時的工程？探索其在自然語言處理（NLP）中的作用及其對LLM輸出的影響。了解其歷史發展。
• LLM功能：以清晰的非技術術語（包括培訓方法和功能）學習LLMS的基本原理。獲得各種LLM（GPT-4O，Llama，Mistral）的概述。
• 及時工程師的角色：了解迅速工程角色的工作描述和所需技能（及時工程師，數據科學家，AI Gen Engineer）。檢查現實世界項目示例。
• 現實世界的應用：分析案例研究，展示了各種行業跨工業的成功及時工程應用程序（例如，工作場所工作分類中的LLMS）。
• 實踐：探索LLM排行榜（例如，擁抱面孔，人工分析）並分析案例研究以識別關鍵技能。

第2週：配置用於提示的LLM

• Direct LLM訪問：通過其Web界面直接學習LLM，包括帳戶創建和導航。
• 本地開源LLM：探索設置開源LLMS（Llama3，Mismtral，Phi3）在本地使用擁抱臉或Ollama等平台。了解硬件和軟件要求。
• 程序化API訪問：學習註冊API訪問（OpenAI，擁抱面），配置API鍵，並將其集成到提示的應用程序中。
• 練習：通過其網站訪問LLM，在本地設置開源LLM，然後註冊並使用API​​密鑰。

第3週：設計有效的提示

• 清晰簡潔的說明：學會編寫清晰的特定說明，以指導模型達到所需的輸出。
• 利用示例：了解提示中的特定示例如何提供上下文並提高產出相關性。
• 提示迭代：探索提示提示以提高產出質量的迭代過程。
• 定界符用法：學會使用定係數分開不同的輸入部分，以提高結構和可讀性。
• 結構化輸出規範：了解指定所需輸出格式的重要性。
• LLM參數調整：學習如何調整參數（溫度，TOP_P，TOP_K，存在懲罰，頻率懲罰）以控制創造力和隨機性。
• 練習：實驗清晰的說明，示例，迭代，定界符和參數調整。

第4週：了解提示策略

本週重點是可重複使用的結構化解決方案（及時模式），以解決常見的LLM輸出問題。主題包括輸入語義，輸出自定義，錯誤標識，提示改進以及互動和上下文控制，並提供每個類別中特定及時模式的示例。

• 練習：研究，分析，分類和結合多種及時模式。

第5-6週：高級提示技術

和

這些星期涵蓋了基礎（N-shot提示，思想鏈，自穩定性，思想樹，思想圖）和先進的技術（反應，重塑和響應，自我refine，迭代，迭代提示，各種鏈條技術）。重點是增強模型的推理，完善產出和改善交互性。

• 實踐：實施和實驗這些技術。

第7週：探索多模式提示

本週探索提示，使用諸如GPT-4O和Gemini 1.5的多模型模型合併多種數據格式（文本，圖像，音頻，視頻）。它涵蓋了創意內容，數據分析和輔助技術中各種方式和應用的及時結構。

• 練習：使用GPT-4O和Gemini 1.5的多模式提示進行實驗。

結論

這條學習路徑使任何人都能掌握促使工程，從而大大提高LLM的性能並為AI領域做出貢獻。考慮我們的Genai Pinnacle計劃，以進行全面的AI教育。

常見問題

本節提供了有關及時工程，其重要性，工具和職業前景的常見問題的答案。

以上是學習路徑成為及時的工程師的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！