신속한 엔지니어가되는 학습 경로

이 포괄적 인 가이드는 신속한 엔지니어링 전문가가 될 수있는 체계적인 학습 경로를 제공합니다. 기본 개념에서 7 주 만에 고급 기술에 이르기까지 마스터 프롬프트 엔지니어링. 초보자이든 노련한 데이터 과학자이든,이 로드맵은 LLM (Lange Language Model)과 효과적으로 상호 작용하는 데 필요한 기술을 제공합니다.

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코스 개요 :

• 신속한 엔지니어링의 본질을 파악하십시오.
• 6 주 이내에 마스터 프롬프트 엔지니어링.
• 매주 무엇을 공부 해야하는지, 연습 방법을 정확하게 배우십시오.

목차 :

• 1 주차 : 프롬프트 엔지니어링 소개
• 2 주차 : 프롬프트를위한 ​​LLMS 구성
• 3 주차 : 효과적인 프롬프트 설계
• 4 주차 : 프롬프트 전략 이해
• 5-6 주 : 고급 프롬프트 기술 (1 부 : 기본적; 2 부 : 고급)
• 7 주차 : 멀티 모달 프롬프트 탐색
• 결론
• 자주 묻는 질문

1 주차 : 프롬프트 엔지니어링 소개

• 신속한 엔지니어링이란 무엇입니까? NLP (Natural Language Processing) 및 LLM 출력에 미치는 영향을 모색하십시오. 역사적 발전을 이해합니다.
• LLM 기능 : 교육 방법 및 기능을 포함하여 명확하고 비 기술적 인 용어로 LLM의 기본 원리를 배우십시오. 다양한 LLM (GPT-4O, LLAMA, MISTRAL)에 대한 개요를 얻으십시오.
• 신속한 엔지니어의 역할 : 즉각적인 엔지니어 역할 (프롬프트 엔지니어, 데이터 과학자, Gen AI 엔지니어)에 대한 작업 설명 및 필요한 기술을 이해합니다. 실제 프로젝트 예제를 조사하십시오.
• 실제 응용 프로그램 : 다양한 산업 분야의 성공적인 신속한 엔지니어링 애플리케이션을 보여주는 사례 연구 분석 (예 : 직장 직무 분류의 LLM).
• 연습 : LLM 리더 보드 (예 : 포옹, 인공 분석)를 탐색하고 사례 연구를 분석하여 주요 기술을 식별하십시오.

2 주차 : 프롬프트를위한 ​​LLMS 구성

• 직접 LLM 액세스 : 계정 생성 및 탐색을 포함하여 웹 인터페이스를 통해 직접 LLM을 사용하는 방법을 배우십시오.
• 로컬 오픈 소스 LLMS : 포옹 페이스 또는 올라마와 같은 플랫폼을 사용하여 로컬로 현지 오픈 소스 LLM (LLAMA3, MISTRAL, PHI3) 설립을 탐색합니다. 하드웨어 및 소프트웨어 요구 사항을 이해합니다.
• 프로그래밍 방식 API 액세스 : API 액세스 등록 (OpenAI, Hugging Face)에 등록하고 API 키를 구성하며 프롬프트 응용 프로그램에 통합하십시오.
• 연습 : 웹 사이트를 통해 LLM에 액세스하고 오픈 소스 LLM을 로컬로 설정하고 API 키를 등록하고 사용하십시오.

3 주차 : 효과적인 프롬프트 설계

• 명확하고 간결한 지침 : 원하는 출력으로 모델을 안내하기위한 명확하고 구체적인 지침을 작성하는 법을 배우십시오.
• 예제 사용 : 프롬프트 내 특정 예가 컨텍스트를 제공하고 출력 관련성을 향상시키는 방법을 이해합니다.
• 신속한 반복 : 출력 품질을 향상시키기 위해 정제 프롬프트의 반복 프로세스를 탐색하십시오.
• 구분기 사용 : 구조 및 가독성 향상을 위해 구분자를 사용하여 다른 입력 섹션을 분리하는 법을 배웁니다.
• 구조화 된 출력 사양 : 원하는 출력 형식을 지정하는 것의 중요성을 이해합니다.
• LLM 매개 변수 조정 : 창의성과 무작위성을 제어하기 위해 매개 변수 (온도, TOP_P, TOP_K, PRESINTING PENATTY, 주파수 페널티)를 조정하는 방법을 배웁니다.
• 연습 : 명확한 지침, 예제, 반복, 구분자 및 매개 변수 조정을 실험하십시오.

4 주차 : 프롬프트 전략 이해

이번 주에는 일반적인 LLM 출력 문제에 대한 재사용 가능한 구조화 된 솔루션 (프롬프트 패턴)에 중점을 둡니다. 주제에는 입력 시맨틱, 출력 사용자 정의, 오류 식별, 프롬프트 개선 및 상호 작용 및 컨텍스트 제어가 포함되며 각 범주 내의 특정 프롬프트 패턴의 예가 포함됩니다.

• 연습 : 여러 프롬프트 패턴을 연구, 분석, 분류 및 결합합니다.

5-6 주 : 고급 프롬프트 기술

그리고

이 주에는 기초 (N- 샷 프롬프트, 사고의 사고, 자기 일관성, 생각의 나무, 생각의 그래프) 및 고급 기술 (반응, 리페어 및 반응, 자기 반복, 반복적 인 프롬프트, 다양한 체인 기술)을 다룹니다. 모델의 추론을 향상시키고, 출력을 개선하며, 상호 작용을 개선하는 데 중점을 둡니다.

• 연습 : 이러한 기술을 구현하고 실험하십시오.

7 주차 : 멀티 모달 프롬프트 탐색

이번 주에는 GPT-4O 및 Gemini 1.5와 같은 멀티 모달 모델을 사용하여 여러 데이터 형식 (텍스트, 이미지, 오디오, 비디오)을 통합 한 프롬프트를 살펴 봅니다. 창의적인 콘텐츠 생성, 데이터 분석 및 보조 기술의 다양한 양식 및 응용 프로그램에 대한 신속한 구조화를 다룹니다.

• 연습 : GPT-4O 및 Gemini 1.5를 사용한 멀티 모달 프롬프트 실험.

결론

이 학습 경로는 누구나 신속한 엔지니어링을 마스터 할 수있게 해주 며 LLM 성능을 크게 향상시키고 AI 분야에 기여할 수 있습니다. 포괄적 인 생성 AI 교육을위한 Genai Pinnacle 프로그램을 고려하십시오.

자주 묻는 질문

이 섹션에서는 신속한 엔지니어링, 중요성, 도구 및 경력 전망에 대한 일반적인 질문에 대한 답변을 제공합니다.

위 내용은 신속한 엔지니어가되는 학습 경로의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!