Jalan pembelajaran untuk menjadi jurutera yang cepat

Panduan komprehensif ini menyediakan laluan pembelajaran berstruktur untuk menjadi pakar kejuruteraan yang cepat. Kejuruteraan Master Prompt, dari konsep asas hingga teknik canggih, dalam masa tujuh minggu sahaja. Sama ada anda seorang ahli sains data yang baru atau berpengalaman, pelan tindakan ini melengkapkan anda dengan kemahiran yang diperlukan untuk berinteraksi dengan berkesan dengan model bahasa yang besar (LLM).

Muat turun Roadmap Pakar Kejuruteraan Prompt!

Gambaran Keseluruhan Kursus:

• Pegang intipati kejuruteraan segera.
• Master Prompt Engineering dalam masa enam minggu.
• Belajar dengan tepat apa yang hendak dikaji setiap minggu dan bagaimana untuk berlatih.

Jadual Kandungan:

• Minggu 1: Pengenalan kepada kejuruteraan segera
• Minggu 2: Mengkonfigurasi LLM untuk mendorong
• Minggu 3: Merancang arahan yang berkesan
• Minggu 4: Memahami strategi mendorong
• Minggu 5-6: Teknik Menggalakkan Lanjutan (Bahagian 1: Asas; Bahagian 2: Lanjutan)
• Minggu 7: Meneroka Multimodal Memeriksa
• Kesimpulan
• Soalan yang sering ditanya

Minggu 1: Pengenalan kepada kejuruteraan segera

• Apakah kejuruteraan segera? Terokai peranannya dalam pemprosesan bahasa semulajadi (NLP) dan kesannya terhadap output LLM. Memahami perkembangan sejarahnya.
• Fungsi LLM: Ketahui prinsip-prinsip asas LLM dalam istilah yang jelas, bukan teknikal, termasuk kaedah dan fungsi latihan. Dapatkan gambaran keseluruhan pelbagai LLM (GPT-4O, Llama, Mistral).
• Peranan Jurutera yang cepat: Memahami penerangan pekerjaan dan kemahiran yang diperlukan untuk peranan kejuruteraan segera (Jurutera Prompt, Saintis Data, Jurutera Gen AI). Periksa contoh projek dunia sebenar.
• Aplikasi dunia nyata: Menganalisis kajian kes yang mempamerkan aplikasi kejuruteraan yang berjaya di seluruh industri yang pelbagai (misalnya, LLM di klasifikasi pekerjaan di tempat kerja).
• Amalan: Terokai papan pendahulu LLM (misalnya, muka yang memeluk, analisis buatan) dan menganalisis kajian kes untuk mengenal pasti kemahiran utama.

Minggu 2: Mengkonfigurasi LLM untuk mendorong

• Akses LLM Langsung: Ketahui menggunakan LLM secara langsung melalui antara muka web mereka, termasuk penciptaan akaun dan navigasi.
• LLMS sumber terbuka tempatan: Terokai menyediakan LLMs sumber terbuka (LLAMA3, Mistral, Phi3) secara tempatan menggunakan platform seperti Hugging Face atau Ollama. Memahami keperluan perkakasan dan perisian.
• Akses API Programmatic: Belajar untuk mendaftar untuk akses API (OpenAI, memeluk muka), mengkonfigurasi kunci API, dan mengintegrasikannya ke dalam aplikasi untuk diminta.
• Amalan: Akses LLM melalui laman webnya, sediakan LLM sumber terbuka secara tempatan, dan daftar dan gunakan kunci API.

Minggu 3: Merancang arahan yang berkesan

• Arahan yang jelas dan ringkas: Belajar menulis arahan yang jelas dan khusus untuk membimbing model ke arah output yang dikehendaki.
• Menggunakan Contoh: Memahami bagaimana contoh -contoh khusus dalam proses memberikan konteks dan meningkatkan kaitan output.
• Iterasi segera: Terokai proses berulang penapisan untuk meningkatkan kualiti output.
• Penggunaan Delimiter: Belajar menggunakan pembatas untuk memisahkan bahagian input yang berlainan untuk struktur dan kebolehbacaan yang lebih baik.
• Spesifikasi output berstruktur: Memahami kepentingan menentukan format output yang dikehendaki.
• Pelarasan parameter LLM: Ketahui cara menyesuaikan parameter (suhu, top_p, top_k, penalti kehadiran, penalti kekerapan) untuk mengawal kreativiti dan rawak.
• Amalan: Eksperimen dengan arahan yang jelas, contoh, lelaran, pembatas, dan pelarasan parameter.

Minggu 4: Memahami strategi mendorong

Minggu ini memberi tumpuan kepada penyelesaian yang boleh diguna semula, berstruktur (corak segera) kepada masalah output LLM biasa. Topik termasuk semantik input, penyesuaian output, pengenalan ralat, penambahbaikan segera, dan interaksi dan kawalan konteks, dengan contoh corak prompt tertentu dalam setiap kategori.

• Amalan: Penyelidikan, menganalisis, mengkategorikan, dan menggabungkan pelbagai corak segera.

Minggu 5-6: Teknik Menggalakkan Lanjutan

dan

Minggu-minggu ini meliputi asas (n-shot yang mendorong, rantaian pemikiran, konsistensi diri, pokok pemikiran, graf pemikiran) dan teknik canggih (bertindak balas, rehrase dan responden, refin sendiri, berulang, teknik rantai pelbagai). Tumpuannya adalah untuk meningkatkan penalaran model, penapisan output, dan meningkatkan interaktiviti.

• Amalan: Melaksanakan dan bereksperimen dengan teknik ini.

Minggu 7: Meneroka Multimodal Memeriksa

Minggu ini meneroka arahan menggabungkan pelbagai format data (teks, imej, audio, video) menggunakan model multimodal seperti GPT-4O dan Gemini 1.5. Ia meliputi penstrukturan segera untuk pelbagai modaliti dan aplikasi dalam penjanaan kandungan kreatif, analisis data, dan teknologi bantuan.

• Amalan: Eksperimen dengan arahan multimodal menggunakan GPT-4O dan GEMINI 1.5.

Kesimpulan

Laluan pembelajaran ini memberi kuasa kepada sesiapa sahaja untuk menguasai kejuruteraan segera, meningkatkan prestasi LLM dan menyumbang kepada bidang AI. Pertimbangkan Program Pinnacle Genai kami untuk pendidikan AI generatif yang komprehensif.

Soalan yang sering ditanya

Bahagian ini memberikan jawapan kepada soalan umum mengenai kejuruteraan segera, kepentingannya, alat, dan prospek kerjaya.

Atas ialah kandungan terperinci Jalan pembelajaran untuk menjadi jurutera yang cepat. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!