📢 Всем привет! 🌟 Я рад поделиться с вами окончательным планом обучения и освоения работы с Prompt Engineering. 🚀 Независимо от того, являетесь ли вы опытным профессионалом или только начинаете, этот план поможет вам пройти каждый этап. и каждую тему, что упрощает понимание и применение концепций Prompt Engineering. 💡 Давайте погрузимся! 💪
✨ Основные концепции LLM ✨
- Начнем с понимания основ языковых моделей (LLM). 🧠
- Узнайте, что такое LLM, и изучите их различные типы. 🤔
- Узнайте, как строятся LLM, и получите представление об основных процессах. 🛠️
- Ознакомьтесь с основной лексикой, используемой в мире Prompt Engineering. 📚
🔍 Введение в подсказки 🔍
- Познакомьтесь с концепцией подсказок и их значением для эффективного использования LLM. 📝
- Изучите основы создания подсказок и поймите их структуру и компоненты. 🗒️
- Откройте для себя характеристики хороших подсказок и то, как они влияют на производительность LLM. ✅
- Изучите такие методы, как использование разделителей, включение структурированного вывода и предоставление информации о стиле в подсказках. 📊
🚀 Методы подсказок 🚀
- Погрузитесь в продвинутые методы подсказок, такие как подсказка по ролям, подсказка по нескольким кадрам и цепочка мыслей. 🚀
- Откройте для себя силу нулевой цепочки мыслей и подходов от наименее к наиболее подсказке. 🔑
- Узнайте о подходе Dual Prompt и о том, как он может расширить возможности LLM. 💡
- Откройте для себя искусство комбинирования различных техник подсказок для достижения еще более впечатляющих результатов. 🌟
💼 Реальные примеры использования 💼
- Исследуйте реальные приложения Prompt Engineering в различных областях. 💼
- Узнайте, как LLM можно использовать для таких задач, как обработка структурированных данных, вывод информации, написание электронных писем, предоставление помощи в кодировании, участие в учебе и разработка чат-ботов. 💻📧📊📚🤖
🚩 Подводные камни LLM 🚩
- Понимать потенциальные ловушки, связанные с языковыми моделями. 🚧
- Узнайте, как решать проблемы, связанные со цитированием источников, предвзятостью, галлюцинациями и проблемами в математических задачах. ⚠️📚
- Исследуйте стратегии быстрого взлома, повышения надежности, быстрого устранения предвзятости и быстрого объединения. 🔒
📈 Самооценка и калибровка LLM 📈
- Откройте для себя методы оценки и калибровки производительности LLM. 🔄
- Изучите методы оценки надежности генерируемых выходных данных и решения математических задач. 📐🔄
- Понимать настройки LLM, такие как температура, выборка верхнего P и другие гиперпараметры, которые могут повлиять на результаты. 🌡️📊
🔐 Защитные и наступательные меры 🔐
- Углубитесь в защитные меры для защиты от быстрого взлома, быстрой утечки и попыток джейлбрейка. 🛡️
- Исследуйте наступательные меры, чтобы творчески использовать LLM и оптимизировать их работу. ⚔️
📸 Изображение-подсказка 📸
- Раскройте потенциал графических подсказок и узнайте, как эффективно использовать их с LLM. 🖼️
- Откройте для себя методы применения модификаторов стиля, включения усилителей качества и использования взвешенных терминов. 🌈💪
🔧 Улучшение навыков оперативного проектирования 🔧
- Получите представление об исправлении деформированных поколений и повышении качества выходных данных LLM. 🛠️✨
📚 Эта всеобъемлющая дорожная карта охватывает все основные темы и методы, необходимые для освоения Prompt Engineering.
Итак, давайте вместе отправимся в это увлекательное путешествие! 🚀💪
Не стесняйтесь задавать мне любые вопросы или делиться своими мыслями в комментариях ниже. Давайте преуспеем в Prompt Engineering и раскроем истинный потенциал языковых моделей! 🌟💡✨
#PromptEngineering #LLM #LanguageModels #AI #LearningRoadmap
Давайте подключимся: Мой Профиль Linkedin Ссылка:-› https://www.linkedin.com/in/jillani-softtech/
Ссылка на мой профиль Kaggle:-›
https://www.kaggle.com/jillanisofttech
