Promptmérnök tanulási útvonal
Gyakorlati ütemterv a prompttervezés, tesztelés, értékelés és az újrafelhasználható AI-munkafolyamatok fejlesztésének elsajátításához.
Áttekintés
Ez a tanulási útvonal a promptmérnökséget szisztematikus készségként fejleszti, nem pedig prompt-trükkök gyűjteményeként. A tanulók gyakorolják a feladatok egyértelmű meghatározását, a releváns kontextus biztosítását, a korlátozások beállítását, a strukturált kimenetek kérését, a modellek összehasonlítását, a válaszok értékelését és az újrafelhasználható prompt-rendszerek létrehozását.
Útvonaladatok
- Szerepkör:
- AI Prompt- és munkafolyamat-specialista
- Nehézség:
- Kezdő
- Időtartam:
- 6–8 hét
- Kategória:
- Prompt Engineering
Elsődleges cél
Tanulja meg, hogyan tervezhet, tesztelhet, értékelhet és fejleszthet promptokat gyakorlati AI-munkafolyamatokhoz.
Kinek szól ez az útvonal
AI-kezdők, Tartalomkészítő szakemberek, AI-val dolgozó fejlesztők, Generatív AI-t használó marketingesek, Automatizálási szakemberek, AI-munkafolyamatokat tervező szakemberek
Előfeltételek
- Alapvető ismeretek a generatív AI-eszközökről
- Webalapú AI-asszisztensek használatának képessége
- Nincs szükség haladó programozási ismeretekre
Tanulási célok
- Tervezzen egyértelmű és strukturált promptokat különböző feladatokhoz
- Biztosítson hasznos kontextust és korlátozásokat az AI-modellek számára
- Hozzon létre olyan promptokat, amelyek strukturált és újrafelhasználható kimeneteket eredményeznek
- Hasonlítsa össze a kimeneteket több AI-asszisztens között
- Értékelje az AI-válaszokat pontosság, relevancia és konzisztencia szempontjából
- Fejlesszen megismételhető prompt-sablonokat valós munkafolyamatokhoz
Megszerezhető készségek
Prompttervezés, Kontextusmérnökség, Prompt-iteráció, Strukturált kimenet tervezése, AI-válaszok értékelése, Modell-összehasonlítás, Prompt-sablon fejlesztés, AI-munkafolyamat tervezés
Tanulási sorrend
1. A promptolás alapjainak elsajátítása a ChatGPT-vel
Gyakorolja a szerepkörök, feladatok, kontextus, korlátozások, kimeneti formátumok és értékelési kritériumok meghatározását egy általános célú AI-asszisztens segítségével.
2. A promptolás alapjainak tanulmányozása a Google Prompting Essentials segítségével
Építsen strukturált alapot a promptolási technikákban, és tanulja meg, hogyan írhat, finomíthat és adaptálhat promptokat gyakorlati generatív AI-feladatokhoz.
3. Az első prompt-sablonkönyvtár felépítése
Hozzon létre újrafelhasználható prompt-sablonokat számos gyakori feladathoz, ahelyett, hogy egyszeri promptokra támaszkodna.
4. A prompt viselkedésének összehasonlítása a Claude-dal
Tesztelje az egyenértékű promptokat egy másik AI-asszisztenssel, és hasonlítsa össze az utasítások követését, az érvelési stílust, a formázást és a válaszok konzisztenciáját.
5. Promptok tesztelése a Gemini-vel
Bővítse modell-összehasonlítási készségeit a prompt-sablonok tesztelésével egy másik jelentős AI-asszisztenssel, és dokumentálja az eredmények közötti jelentős különbségeket.
6. Promptmérnökség gyakorlása fejlesztőknek
Fejlesszen gyakorlati promptmérnöki készségeket strukturált példákon keresztül, amelyek a nagy nyelvi modellek alkalmazási és fejlesztési munkafolyamatokban való használatára összpontosítanak.
7. Prompttervezési alapok mérföldkő
Erősítse meg, hogy képes egyértelmű utasításokkal, hasznos kontextussal, megfelelő korlátozásokkal és meghatározott kimeneti formátumokkal rendelkező promptokat létrehozni.
8. Forrásalapú kutatás gyakorlása a Perplexity-vel
Gyakorolja az olyan kutatási promptok írását, amelyek egyértelműen meghatározzák a kérdést, a hatókört, a bizonyítékokra vonatkozó követelményeket és a válasz kívánt szerkezetét.
9. Dokumentum-alapú promptok építése a NotebookLM-mel
Gyakorolja a kérdések és szintézis promptok tervezését egy meghatározott forrásanyag-gyűjtemény köré.
10. Promptmérnökség felfedezése látásmodellekhez
Bővítse a promptmérnöki készségeket a szöveges munkafolyamatokon túl a látásalapú és multimodális AI-modellekkel való munka technikáinak felfedezésével.
11. Multimodális promptolás gyakorlása a Gemini-vel
Bővítse a promptmérnöki gyakorlatot multimodális munkafolyamatokra azáltal, hogy megtanulja, hogyan kombinálhatják és értelmezhetik a promptok a különböző típusú bemeneteket a Gemini segítségével.
12. Promptértékelési keretrendszer létrehozása
Fejlesszen ki egy megismételhető módszert a promptverziók összehasonlítására és kimeneteik értékelésére.
13. Strukturált AI-munkafolyamat tervezése
Hozzon létre egy többlépcsős munkafolyamatot, amelyben a promptok egy kezdeti bemenetet egyértelműen meghatározott végső kimenetté alakítanak át több ellenőrzött lépésen keresztül.
14. Promptmérnöki portfólióprojekt építése
Hozzon létre és dokumentáljon egy teljes prompt-rendszert, amely egy egyértelműen meghatározott gyakorlati problémát old meg.
15. Promptmérnöki befejezési mérföldkő
Tekintse át portfólióprojektjét, és ellenőrizze, hogy a promptmérnöki folyamata szisztematikus, tesztelhető és dokumentált-e.
Várható eredmény
Az útvonal elvégzésével a tanulók képesek lesznek megbízható prompt-sablonokat tervezni és értékelni, a promptokat különböző AI-modellekhez és feladatokhoz igazítani, azonosítani a gyakori kimeneti problémákat, és bizonyítani készségeiket egy dokumentált promptmérnöki portfólióprojekt révén.
Gyakori kérdések
Alkalmas ez a promptmérnöki tanulási útvonal kezdőknek?
Igen. Az alapvető prompttervezési elvekkel kezdődik, és fokozatosan halad a szisztematikus tesztelés, értékelés és a többlépcsős AI-munkafolyamatok felé.
Szükségem van programozási készségekre a promptmérnökség tanulásához?
Ehhez az útvonalhoz nincs szükség haladó programozási ismeretekre. A programozás akkor válik hasznossá, ha a promptokat alkalmazásokba, API-kba vagy automatizált munkafolyamatokba integrálják.
Miért használ az útvonal több AI-asszisztenst?
A prompt viselkedése modellenként eltérő lehet. Több AI-asszisztens összehasonlítása segít a tanulóknak megérteni, mely prompt-technikák általánosíthatók, és melyeket kell egy adott modellhez igazítani.
Mi a különbség a promptolás és a promptmérnökség között?
A promptolás azt jelenti, hogy utasításokat adunk egy AI-modellnek. A promptmérnökség egy szisztematikusabb folyamatot alkalmaz, amely magában foglalja a feladatmeghatározást, a kontextus tervezését, a korlátozásokat, a strukturált kimeneteket, a tesztelést, az értékelést és az iterációt.
Mivel kell rendelkeznem a tanulási útvonal elvégzése után?
Rendelkeznie kell egy újrafelhasználható prompt-könyvtárral, egy értékelési keretrendszerrel, egy strukturált AI-munkafolyamattal és egy dokumentált portfólióprojekttel, amely bemutatja a promptmérnöki folyamatát.
Kapcsolódó AI-eszközök
ChatGPT
Az OpenAI által fejlesztett társalgási AI-modell, amely kiválóan válaszol kérdésekre, ír kódot és generál kreatív tartalmat.
Claude
Egy kifinomult AI-asszisztens, amely nagy kontextusablakáról, árnyalt írásstílusáról és erős érvelési képességeiről ismert.
Gemini
A Google legképesebb AI modellje, amelyet az alapoktól kezdve multimodálisra és rendkívül hatékonyra terveztek.
NotebookLM
A NotebookLM egy személyre szabott AI kutatási asszisztens, amely lehetővé teszi dokumentumok feltöltését, kérdések feltevését, tartalomösszegzést és ötletgenerálást a konkrét forrásanyag alapján.
Perplexity AI
Egy AI-alapú keresőmotor, amely közvetlen, hivatkozásokkal ellátott válaszokat ad a felhasználói lekérdezésekre valós időben.
Kapcsolódó kurzusok
ChatGPT Prompt Engineering for Developers
A ChatGPT Prompt Engineering for Developers egy kezdőbarát rövid kurzus, amelyet a DeepLearning.AI hozott létre az OpenAI-jal együttműködve. Isa Fulford és Andrew Ng oktatásában bemutatja a gyakorlati prompt engineering technikákat az alkalmazásfejlesztéshez, és szemlélteti, hogyan használhatók a nagy nyelvi modellek összefoglalásra, következtetésre, szövegátalakításra, bővítésre és chatbot-fejlesztésre. A kurzus interaktív példákat és gyakorlati munkát tartalmaz az OpenAI API-val.
Generative AI for Everyone
A Generative AI for Everyone egy kezdő szintű DeepLearning.AI kurzus, amelyet Andrew Ng tanít. Elmagyarázza, hogyan működik a generatív AI, mire képesek és mire nem a jelenlegi rendszerek, és hogyan alkalmazható a technológia a mindennapi munkában és az üzleti életben. A tanulók megismerkedhetnek a promptolással, a generatív AI projekt életciklusával, a nagy nyelvi modellekkel, a RAG-gel (Retrieval-Augmented Generation), a finomhangolással, a modellválasztással, az eszközhasználattal, az AI ágensekkel, az automatizálási lehetőségekkel és a felelős AI-val.
Google Prompting Essentials
A Google Prompting Essentials egy kezdőbarát program, amelyet a Google fejlesztett ki, és amely megtanítja a tanulókat, hogyan kommunikáljanak hatékonyan a generatív AI-rendszerekkel. A program egy ötlépéses promptolási keretrendszert mutat be, és alkalmazza azt valós munkahelyi feladatokon, beleértve az írást, ötletelést, összefoglalást, adatelemzést, vizualizációt, prezentációkészítést, kreatív problémamegoldást és szakértői szintű visszajelzést. A tanulók gyakorolják az AI-kimenetek értékelését, a promptok iterálását, az AI felelősségteljes használatát, valamint egy újrafelhasználható prompt-könyvtár építését.
Large Multimodal Model Prompting with Gemini
Ez a rövid kurzus a nagy multimodális modellek promptolásának technikáira és legjobb gyakorlataira összpontosít, kifejezetten a Gemini platform használatával.
Prompt Engineering for Vision Models
A Prompt Engineering for Vision Models egy kezdő szintű rövid kurzus a DeepLearning.AI-tól, a Comet közreműködésével. Kiterjeszti a prompt engineeringet a szövegalapú modelleken túlra, és bemutatja, hogyan vezérelhetők a látásalapú modellek természetes nyelv, pixelkoordináták, határolókeretek, szegmentációs maszkok és generálási paraméterek segítségével. A tanulók olyan technológiákkal dolgoznak, mint a Meta Segment Anything modellje, az OWL-ViT, a Stable Diffusion és a DreamBooth, miközben felfedezik a képszegmentálást, objektumfelismerést, képgenerálást, in-paintinget, finomhangolást és a kísérletkövetést.
Kapcsolódó szójegyzékbejegyzések
Alapmodell (Foundation Model)
Az alapmodell egy széles körben képzett MI-modell, amely számos későbbi feladatot támogathat, és gyakran adaptálható promptolással, lekéréssel, finomhangolással vagy további eszközökkel.
Few-Shot Prompting
A Few-Shot Prompting egy olyan technika, amely során egy MI-modellnek kis számú példát mutatnak be a kívánt feladatról vagy kimeneti mintáról, mielőtt az feldolgozna egy új bemenetet.
Generatív MI
A generatív MI olyan mesterséges intelligencia rendszerekre utal, amelyeket új tartalom, például szöveg, képek, hang, videó, szoftverkód vagy strukturált adatok létrehozására terveztek.
Kontextusablak
A kontextusablak az az információmennyiség, amelyet egy MI-modell egyetlen interakció vagy feldolgozási folyamat során figyelembe tud venni, jellemzően tokenekben mérve.
Mesterséges intelligencia (MI)
A mesterséges intelligencia az olyan számítógépes rendszerek létrehozásának területe, amelyek képesek az emberi intelligenciához kapcsolódó feladatok elvégzésére, mint például a nyelv megértése, mintafelismerés, előrejelzések készítése, tartalomgenerálás és döntéstámogatás.
MI-hallucináció
Az MI-hallucináció akkor következik be, amikor egy MI-rendszer olyan információt generál, amely hihetőnek tűnik, de nem támasztják alá bizonyítékok, helytelen, kitalált vagy ellentmond a megbízható adatoknak.