Lernpfad, um schneller Ingenieur zu werden

Dieser umfassende Leitfaden bietet einen strukturierten Lernweg, um ein schneller technischer Spezialisten zu werden. Master Proportion Engineering von grundlegenden Konzepten bis hin zu fortgeschrittenen Techniken in nur sieben Wochen. Egal, ob Sie ein Anfänger oder ein erfahrener Datenwissenschaftler sind, diese Roadmap vermittelt Sie mit den erforderlichen Fähigkeiten, um effektiv mit großen Sprachmodellen (LLMs) zu interagieren.

Laden Sie die prompt Engineering Specialist Roadmap herunter!

Kursübersicht:

• Erfassen Sie die Essenz des schnellen Ingenieurwesens.
• Meister Sie prompt Engineering innerhalb von sechs Wochen.
• Lernen Sie genau, was Sie jede Woche studieren und wie man übt.

Inhaltsverzeichnis:

• Woche 1: Einführung in die schnelle Technik
• Woche 2: Konfigurieren von LLMs für die Aufforderung
• Woche 3: Entwerfen effektiver Eingabeaufforderungen
• Woche 4: Verständnis der Aufforderungstrategien
• Weeks 5-6: Fortgeschrittene Aufforderungstechniken (Teil 1: Fundament; Teil 2: Fortgeschrittene)
• Woche 7: Erkundung multimodaler Aufforderung
• Abschluss
• Häufig gestellte Fragen

Woche 1: Einführung in die schnelle Technik

• Was ist schnelle Engineering? Erforschen Sie seine Rolle in der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) und seine Auswirkungen auf die LLM -Ausgaben. Seine historische Entwicklung verstehen.
• LLM-Funktionalität: Lernen Sie die zugrunde liegenden Prinzipien von LLMs in klaren, nichttechnischen Begriffen, einschließlich Trainingsmethoden und -funktionalität. Erhalten Sie einen Überblick über verschiedene LLMs (GPT-4O, Lama, Mistral).
• Die Rolle des schnellen Ingenieurs: Verstehen Sie die Arbeitsbeschreibungen und die erforderlichen Fähigkeiten für schnelle technische Rollen (sofortiger Ingenieur, Datenwissenschaftler, Gen AI Engineer). Untersuchen Sie Beispiele für reale Projekte.
• Anwendungen in realer Welt: Analysieren Sie Fallstudien, in denen erfolgreiche schnelle technische Anwendungen in verschiedenen Branchen (EG, LLMs in der Arbeitsplatzklassifizierung) vorgestellt werden.
• Praxis: Erforschen Sie LLM -Bestenlisten (z. B. umarmt Gesicht, künstliche Analyse) und analysieren Sie Fallstudien, um wichtige Fähigkeiten zu identifizieren.

Woche 2: Konfigurieren von LLMs für die Aufforderung

• Direkter LLM -Zugriff: Lernen Sie, LLMs direkt über ihre Web -Schnittstellen zu verwenden, einschließlich der Erstellung und Navigation von Konto.
• Lokale Open-Source-LLMs: Erforschen Sie die Einrichtung von Open-Source-LLMs (LLAMA3, Mistral, Phi3) Lokal mit Plattformen wie dem Umarmen von Face oder Ollama. Hardware- und Softwareanforderungen verstehen.
• Programmatischer API -Zugriff: Lernen Sie, sich für den API -Zugriff zu registrieren (OpenAI, Umarmungsgesicht), konfigurieren Sie API -Schlüssel und integrieren Sie sie in Anwendungen für die Aufforderung.
• Übung: Greifen Sie über seine Website auf eine LLM zu, richten Sie lokal eine Open-Source-LLM ein und registrieren Sie sich für einen API-Schlüssel.

Woche 3: Entwerfen effektiver Eingabeaufforderungen

• Klare und prägnante Anweisungen: Lernen Sie, klare, spezifische Anweisungen zu schreiben, um das Modell für die gewünschten Ausgaben zu führen.
• Verwenden von Beispielen: Verstehen Sie, wie spezifische Beispiele innerhalb der Eingabeaufforderungen einen Kontext bieten und die Relevanz der Ausgabe verbessern.
• Schnellinteration: Erforschen Sie den iterativen Prozess der Verfeinerungsaufforderungen, um die Ausgangsqualität zu verbessern.
• Nutzung des Trennzeichens: Lernen Sie, Abgrenzer zu verwenden, um verschiedene Eingabeabschnitte für eine verbesserte Struktur und Lesbarkeit zu trennen.
• Strukturierte Ausgangsspezifikation: Verstehen Sie, wie wichtig es ist, das gewünschte Ausgangsformat anzugeben.
• LLM -Parameteranpassung: Erfahren Sie, wie Sie die Parameter (Temperatur, TOP_P, TOP_K, Präsenzstrafe, Frequenzstrafe) anpassen, um die Kreativität und Zufälligkeit zu kontrollieren.
• Praxis: Experimentieren Sie mit klaren Anweisungen, Beispielen, Iteration, Abgrenzern und Parameteranpassungen.

Woche 4: Verständnis der Aufforderungstrategien

Diese Woche konzentriert sich auf wiederverwendbare, strukturierte Lösungen (schnelle Muster) auf gemeinsame LLM -Ausgangsprobleme. Zu den Themen gehören die Eingangssemantik, die Ausgangsanpassung, die Fehleridentifikation, die Eingabeaufforderung sowie die Interaktion sowie die Kontextregelung mit Beispielen für spezifische Eingabeaufforderungsmuster in jeder Kategorie.

• Praxis: Forschung, analysieren, kategorisieren und kombinieren mehrere Eingabeaufforderungen.

Wochen 5-6: Fortgeschrittene Aufforderungstechniken

Und

Diese Wochen decken Fundament (N-Shot-Aufforderung, Denkkette, Selbstkonsistenz, Gedankenbaum, Gedankengraf) und fortschrittliche Techniken (React, Rephrase und Response, Selbstrefine, iterative Aufforderung, verschiedene Kettentechniken) ab. Der Fokus liegt auf der Verbesserung der Argumentation des Modells, der Verfeinerung der Ausgaben und der Verbesserung der Interaktivität.

• Praxis: Implementieren und experimentieren Sie mit diesen Techniken.

Woche 7: Erkundung multimodaler Aufforderung

In dieser Woche werden Eingabeaufforderungen untersucht, in denen mehrere Datenformate (Text, Bilder, Audio, Video) unter Verwendung multimodaler Modelle wie GPT-4O und Gemini 1.5 integriert werden. Es deckt die sofortige Strukturierung verschiedener Modalitäten und Anwendungen in der Erzeugung der kreativen Inhalte, der Datenanalyse und der assistiven Technologien ab.

• Übung: Experimentieren Sie mit multimodalen Eingaben mit GPT-4O und Gemini 1.5.

Abschluss

Dieser Lernpfad ermächtigt jeden, schnelle Engineering zu beherrschen, die LLM -Leistung erheblich zu verbessern und zum Bereich der KI beizutragen. Betrachten Sie unser Genai Pinnacle -Programm für eine umfassende generative KI -Ausbildung.

Häufig gestellte Fragen

Dieser Abschnitt enthält Antworten auf allgemeine Fragen zu schnellem Engineering, seiner Bedeutung, seinen Werkzeugen und Karriereaussichten.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonLernpfad, um schneller Ingenieur zu werden. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!