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网推怎么做,seo的工作内容,网站前台功能介绍,德阳网站开发《Prompt Engineering Guide》#xff08;提示工程指南#xff09;是一个非常系统且深度的知识库。原文内容地址#xff1a;https://www.promptingguide.ai/zh 。我将这套内容总结后规划为 4个核心篇章给大家分享#xff0c;第一章主要讲解基础核心概念。 第一篇#xff1…《Prompt Engineering Guide》提示工程指南是一个非常系统且深度的知识库。原文内容地址https://www.promptingguide.ai/zh 。我将这套内容总结后规划为4个核心篇章给大家分享第一章主要讲解基础核心概念。第一篇在此刻重新定义与 AI 的对话摘要本篇作为系列的开篇将带你深入理解什么是提示工程剖析 Prompt 的四大核心要素并掌握最基础的 Zero-shot 与 Few-shot 技巧。1. 什么是提示工程 (Prompt Engineering)?提示工程不仅仅是“给 AI 发指令”那么简单。它是一门关于如何优化输入以获得最佳输出的实证科学。可以将大语言模型LLM想象成一位博学但有时需要明确引导的“超级实习生”。提示工程就是你编写的“任务简报”——简报写得越清晰、逻辑越严密实习生交出的工作成果就越完美。它的核心价值在于•激发能力通过特定技巧如逻辑推理链解锁模型处理复杂任务的能力。•规范输出控制模型生成特定格式JSON, Markdown, 代码等。•不仅是对话它涵盖了从简单问答到构建基于 LLM 的复杂应用如 智能客服、代码助手的全过程。2. Prompt 的四大解剖学要素一个完美的 Prompt 通常包含以下四个要素。虽然不是每次都需要全部包含但结构越完整效果越好。要素说明示例指令 (Instruction)你希望模型执行的具体任务。“请总结以下文本…”上下文 (Context)提供额外的背景信息帮助模型缩小范围。“你现在是一位资深的Python程序员…”输入数据 (Input Data)需要处理的具体内容。“文本内容[粘贴代码或文章]…”输出指示 (Output Indicator)你希望得到的输出类型或格式。“请以表格形式输出仅包含关键点。”3. 基础技巧从零到一在掌握复杂的思维链之前我们需要精通两种最基础的模式零样本 (Zero-shot)和少样本 (Few-shot)。3.1 零样本提示 (Zero-shot Prompting)这是最直接的交互方式。你直接把任务丢给模型不给任何示例。示例Prompt:将以下句子分类为中性、消极或积极“我觉得这道菜味道很奇怪说不上来是好是坏。”Output:中性现在的先进模型如 GPT-4, Claude 3在零样本任务上表现已经非常惊人但在处理晦涩、垂直领域的任务时它们可能会“幻觉”或犹豫。3.2 少样本提示 (Few-shot Prompting)当 Zero-shot 效果不佳时Few-shot 是最重要的急救包。它的核心思想是在 Prompt 中提供 1-3 个高质量的“问答范例”让模型通过“上下文学习”In-context Learning来模仿你的逻辑。示例让模型学会某种特定的讽刺语气Prompt:任务以一种戏剧性的、讽刺的语气回复评论。例子 1用户这也太贵了吧回复哦亲爱的考虑到这不仅是产品更是通往贵族阶层的门票这简直是白送。例子 2用户这东西怎么用回复如果你愿意屈尊阅读一下那个被称为“说明书”的古老卷轴你会发现新大陆的。任务用户为什么发货这么慢Output:回复请原谅我们的蜗牛快递员他可能正在路途中为您通过光合作用制造新鲜的包装纸呢。 专家提示在 Few-shot 中示例的质量比数量更重要。如果示例中的标签错误或逻辑混乱模型也会学坏这被称为“对齐效应”。4. 通用设计原则在整理了大量案例后我们总结出两个黄金原则从简单开始不要一上来就写几百字的复杂 Prompt。先写个简单的看看效果然后迭代。具体具体再具体• ❌ 坏的提示“写一篇关于AI的文章。”• ✅ 好的提示“写一篇关于大型语言模型在医疗领域应用的 500 字博客文章语气专业但通俗易懂目标受众是医学院的学生。”第二章将讲述 进阶推理与思维链你是否发现当你问模型数学题或逻辑谜题时它经常一本正经地胡说八道幻觉问题很严重而且也没法根治。在下一章中我们将深入探讨CoT (思维链)和ToT (思维树)等高级技术这是让 AI 真正学会“思考”的关键。我们将解锁• 如何让模型展示推理过程• 如何通过自我一致性Self-Consistency提高准确率如何系统的学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。一直在更新更多的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】01.大模型风口已至月薪30K的AI岗正在批量诞生2025年大模型应用呈现爆发式增长根据工信部最新数据国内大模型相关岗位缺口达47万初级工程师平均薪资28K数据来源BOSS直聘报告70%企业存在能用模型不会调优的痛点真实案例某二本机械专业学员通过4个月系统学习成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer薪资直接翻3倍02.大模型 AI 学习和面试资料1️⃣ 提示词工程把ChatGPT从玩具变成生产工具2️⃣ RAG系统让大模型精准输出行业知识3️⃣ 智能体开发用AutoGPT打造24小时数字员工熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你✔️ 大厂内部LLM落地手册含58个真实案例✔️ 提示词设计模板库覆盖12大应用场景✔️ 私藏学习路径图0基础到项目实战仅需90天第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】