书籍信息
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- 书名
- 面向开发者的 LLM 入门教程
- 作者
- 吴恩达与 OpenAI 合作
- 阅读时长
- 15.0 分钟
- 分类
- 学习与教育
- 音频
- 暂未提供
快速了解这本书
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《面向开发者的 LLM 入门教程》讲了什么？
## 面向开发者的 LLM 入门课程 #### 总结 本课程是吴恩达老师与 OpenAI 合作推出的大模型系列教程中文版，旨在帮助开发者快速入门 LLM，掌握 Prompt Engineering、构建对话系统、利用 LangChain 开发应用等关键技能。
吴恩达与 OpenAI 合作是谁？
吴恩达老师是斯坦福大学教授，Coursera 创始人，DeepLearning.AI 创始人。OpenAI 是一家人工智能研究公司，致力于安全地开发和推广人工智能技术。
《面向开发者的 LLM 入门教程》适合谁读？
所有具备基础 Python 能力，想要入门 LLM 的开发者。本教程尤其适合希望快速掌握 LLM 应用开发技能，并将其应用于实际项目中的开发者。通过本教程的学习，读者可以了解 LLM 的基本原理，掌握 Prompt Engineering 的技巧，并学会使用 ChatGPT API 和 LangCh...
《面向开发者的 LLM 入门教程》的写作背景是什么？
随着 GPT-4 等大规模预训练语言模型的出现，以及 OpenAI 等公司推出的便捷 API 服务，如何运用这些强大的预训练模型开发实用的应用成为开发者面临的重要课题。本教程应运而生，旨在帮助开发者快速掌握 LLM 开发技能，抓住人工智能发展的新机遇。
摘要
面向开发者的 LLM 入门课程
总结
本课程是吴恩达老师与 OpenAI 合作推出的大模型系列教程中文版，旨在帮助开发者快速入门 LLM，掌握 Prompt Engineering、构建对话系统、利用 LangChain 开发应用等关键技能。
你能获得：
- 快速掌握 LLM 开发的核心技能
- 基于 LLM 搭建实用应用的实战经验
- 提升 ChatGPT 在中文语境下的理解与生成能力
核心内容：
1. 提示工程（Prompt Engineering）
- 总结：针对特定任务构造能充分发挥大模型能力的 Prompt 的技巧。
- 详细解释：掌握Prompt 构建原则与技巧，实现文本总结、推断、转换等功能。
2. 搭建基于 ChatGPT 的问答系统
- 总结：基于 ChatGPT API 打造完整的对话系统。
- 详细解释：学习大模型使用规范，通过分类与监督评估输入，通过思维链推理及链式提示处理输入，检查并评估系统输出。
3. 使用 LangChain 开发应用程序
- 总结：结合 LangChain 框架，开发具备实用功能、能力全面的应用程序。
- 详细解释：学习 LangChain 的模型、提示、解析器、存储、模型链、基于文档的问答系统、评估与代理等技巧。
4. 使用 LangChain 访问个人数据
- 总结：使用 LangChain 整合个人私有数据，构建个性化大模型应用。
- 详细解释：学习加载与切割本地文档，利用向量数据库与词向量进行检索，实现基于私有数据的问答与聊天。
问答
Q: 谁适合学习本课程？
A: 所有具备基础 Python 能力，想要入门 LLM 的开发者。
Q: 本课程有哪些亮点？
A: 作为吴恩达老师与 OpenAI 联合推出的官方教程中文版，内容权威，国内可流畅访问；同时，针对中文语境进行 Prompt 设计，提升 ChatGPT 在中文语境下的理解与生成能力。
Q: 学完本课程能做什么？
A: 能够基于 LLM 实际搭建应用程序，解决实际问题，开发出有实用价值的 AI 产品。
思维导图
目标读者
所有具备基础 Python 能力，想要入门 LLM 的开发者。本教程尤其适合希望快速掌握 LLM 应用开发技能，并将其应用于实际项目中的开发者。通过本教程的学习，读者可以了解 LLM 的基本原理，掌握 Prompt Engineering 的技巧，并学会使用 ChatGPT API 和 LangChain 框架开发各种 LLM 应用。即使没有丰富的编程经验，也可以顺利入门大模型，开发出有实用价值的 AI 产品。
历史背景
随着 GPT-4 等大规模预训练语言模型的出现，以及 OpenAI 等公司推出的便捷 API 服务，如何运用这些强大的预训练模型开发实用的应用成为开发者面临的重要课题。本教程应运而生，旨在帮助开发者快速掌握 LLM 开发技能，抓住人工智能发展的新机遇。