学习路径成为及时的工程师

该综合指南为成为迅速的工程专家提供了结构化的学习路径。主及时的工程，从基本概念到高级技术，仅在短短七个星期内。无论您是新手还是经验丰富的数据科学家，该路线图都为您提供了有效与大语言模型（LLM）互动的必要技能。

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课程概述：

• 掌握及时工程的本质。
• 六个星期内主推动工程。
• 精确地学习每周学习什么以及如何练习。

目录：

• 第1周：提示工程介绍
• 第2周：配置用于提示的LLM
• 第3周：设计有效的提示
• 第4周：了解提示策略
• 第5-6周：高级提示技术（第1部分：基础；第2部分：高级）
• 第7周：探索多模式提示
• 结论
• 常见问题

第1周：提示工程介绍

• 什么是及时的工程？探索其在自然语言处理（NLP）中的作用及其对LLM输出的影响。了解其历史发展。
• LLM功能：以清晰的非技术术语（包括培训方法和功能）学习LLMS的基本原理。获得各种LLM（GPT-4O，Llama，Mistral）的概述。
• 及时工程师的角色：了解迅速工程角色的工作描述和所需技能（及时工程师，数据科学家，AI Gen Engineer）。检查现实世界项目示例。
• 现实世界的应用：分析案例研究，展示了各种行业跨工业的成功及时工程应用程序（例如，工作场所工作分类中的LLMS）。
• 实践：探索LLM排行榜（例如，拥抱面孔，人工分析）并分析案例研究以识别关键技能。

第2周：配置用于提示的LLM

• Direct LLM访问：通过其Web界面直接学习LLM，包括帐户创建和导航。
• 本地开源LLM：探索设置开源LLMS（Llama3，Mismtral，Phi3）在本地使用拥抱脸或Ollama等平台。了解硬件和软件要求。
• 程序化API访问：学习注册API访问（OpenAI，拥抱面），配置API键，并将其集成到提示的应用程序中。
• 练习：通过其网站访问LLM，在本地设置开源LLM，然后注册并使用API​​密钥。

第3周：设计有效的提示

• 清晰简洁的说明：学会编写清晰的特定说明，以指导模型达到所需的输出。
• 利用示例：了解提示中的特定示例如何提供上下文并提高产出相关性。
• 提示迭代：探索提示提示以提高产出质量的迭代过程。
• 定界符用法：学会使用定系数分开不同的输入部分，以提高结构和可读性。
• 结构化输出规范：了解指定所需输出格式的重要性。
• LLM参数调整：学习如何调整参数（温度，TOP_P，TOP_K，存在惩罚，频率惩罚）以控制创造力和随机性。
• 练习：实验清晰的说明，示例，迭代，定界符和参数调整。

第4周：了解提示策略

本周重点是可重复使用的结构化解决方案（及时模式），以解决常见的LLM输出问题。主题包括输入语义，输出自定义，错误标识，提示改进以及互动和上下文控制，并提供每个类别中特定及时模式的示例。

• 练习：研究，分析，分类和结合多种及时模式。

第5-6周：高级提示技术

和

这些星期涵盖了基础（N-shot提示，思想链，自稳定性，思想树，思想图）和先进的技术（反应，重塑和响应，自我refine，迭代，迭代提示，各种链条技术）。重点是增强模型的推理，完善产出和改善交互性。

• 实践：实施和实验这些技术。

第7周：探索多模式提示

本周探索提示，使用诸如GPT-4O和Gemini 1.5的多模型模型合并多种数据格式（文本，图像，音频，视频）。它涵盖了创意内容，数据分析和辅助技术中各种方式和应用的及时结构。

• 练习：使用GPT-4O和Gemini 1.5的多模式提示进行实验。

结论

这条学习路径使任何人都能掌握促使工程，从而大大提高LLM的性能并为AI领域做出贡献。考虑我们的Genai Pinnacle计划，以进行全面的AI教育。

常见问题

本节提供了有关及时工程，其重要性，工具和职业前景的常见问题的答案。

以上是学习路径成为及时的工程师的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！