[Scott Kerr] [ZTM] Буткемп по промт-инжинерингу. Работа с LLM (2025)

[Scott Kerr] [ZTM] Буткемп по промт-инжинерингу. Работа с LLM (2025)

Слив курса Буткемп по промт-инжинерингу (работа с LLM) [ZTM] [Scott Kerr]

*** Язык курса: английский + субтитры на русском языке, + озвучка на русском языке (ИИ)***

Чему вы научитесь:

Изучите основы промпт-подсказок и их практическое применение, включая реальные примеры из NASA и CRISPR.
Получите практический опыт и более глубокое понимание того, как работают (и как не работают) программы LLM с помощью практических упражнений
Научитесь использовать ведущие программы LLM с закрытым исходным кодом, такие как GPT-4o и Claude Opus, и даже создайте свои собственные программы LLM с открытым исходным кодом.
Освойте проверенные на практике методы промпт-подсказок, чтобы повысить эффективность и полезность вашего взаимодействия с большими языковыми моделями
Применяйте свои навыки в реальных сценариях с помощью многочисленных контролируемых и неконтролируемых проектов, которые научат вас применять свои навыки.
Будьте в курсе последних достижений в области искусственного интеллекта и оперативной инженерии, получая постоянные обновления курсов, чтобы всегда оставаться впереди всех
Мир гудит от ажиотажа вокруг ИИ. И легко поддаться ему.
Но вот в чем суть: инженер-эксперт не является отдельной карьерой (по крайней мере, для подавляющего большинства людей).
Однако оперативное проектирование — это важный навык, который вам понадобится в ближайшие годы.
ИИ не отнимет вашу работу... но кто-то, кто знает, как использовать ИИ, чтобы выполнять вашу работу лучше, быстрее и эффективнее, отнимет вашу работу.
Так же, как вам необходимо знать, как использовать Microsoft Word и Excel для работы в современной офисной среде, вам необходимо знать, как работать с LLM и как пользоваться подсказками.
Изучение оперативной инженерии откроет двери к возможностям в любой карьере. А изучение того, как правильно работать с LLM, гарантирует, что вы выделитесь среди людей, с которыми вы конкурируете за работу.

В этом курсе изучаются подсказки, основанные на 6 основных принципах:
1. Эмпирические исследования и рецензируемые исследования:
Этот курс посвящен научным основам подсказок и работы с магистрами права, а не шумихе.
Итак, мы рассмотрим, что делают исследователи искусственного интеллекта в ведущих университетах и компаниях, таких как OpenAI, Google DeepMind и Anthropic, для улучшения и внедрения собственных подсказок.

2. Практические демонстрации и упражнения:
Вы не сможете на самом деле научиться работать с LLM, если вы на самом деле, ну, не работаете с ними! Вот почему этот учебный лагерь полон упражнений, которые позволяют вам испачкать руки и проверить пределы того, что могут делать LLM.

3. Управляемые и неуправляемые проекты:
Применение своих навыков на практике и создание чего-то настоящего и полезного не только доставляет удовольствие, но и является лучшим способом закрепить свои знания и применить их в собственных реальных ситуациях.
Вот почему этот курс включает в себя множество проектов под руководством и без него, которые позволят вам сделать именно это.

4. Возможность использования ведущих моделей с закрытым и открытым исходным кодом:
Этот курс разработан, чтобы позволить вам использовать любой LLM, который вы предпочитаете, бесплатный или платный. Вам даже покажут, как загрузить и настроить ваши собственные LLM с открытым исходным кодом, которые будут работать локально на вашем компьютере.

5. Расширенные инструменты и методы:
По своей сути оперативное проектирование очень просто: задайте вопрос и получите ответ!
Но этот курс выходит далеко за рамки основ, так что вы изучите эмпирически проверенные методы, которые повысят полезность и эффективность ваших подсказок.
Это позволит вам создавать мини-компьютерные программы, используя только естественный язык (подсказка). Это жизненно важно, если вы используете LLM для работы или для поддержки собственных приложений ИИ.

6. Последняя информация и обновления:
Мир ИИ стремительно развивается, каждую неделю появляется новая информация. Мы стремимся постоянно обновлять этот курс, чтобы вы узнавали самую свежую информацию и могли оставаться на передовой.
Хотя некоторые курсы могут обещать блестящие результаты, мы здесь для того, чтобы оставаться приземленными.

Наш курс разработан с целью вооружить вас практическими, деловыми навыками, необходимыми для эффективного взаимодействия с магистрами права.
Независимо от того, стремитесь ли вы повысить свою производительность, усовершенствовать творческие проекты или разработать более умные технические решения, понимание нюансов создания подсказок имеет ключевое значение.
Регистрируясь сегодня, вы также сможете присоединиться к нашему эксклюзивному онлайн-сообществу в Discord, где вы будете учиться вместе с тысячами студентов, выпускников, наставников, ассистентов и инструкторов.

Что такое оперативное проектирование и почему оно полезно?
Prompt Engineering — это навык эффективного взаимодействия с ИИ для максимального увеличения его полезности и точности.
Подумайте об этом, как о том, как научить вас быть искусным ИИ-шептуном, говорить на языке, где, казалось бы, небольшие изменения могут радикально изменить качество результатов, которые вы получаете от больших языковых моделей, таких как ChatGPT, Claude и Llama.
Почему это важно?
Потому что способность точно настраивать взаимодействие может стать решающим фактором между получением стандартного ответа и получением действительно ценных идей.
Независимо от того, являетесь ли вы разработчиком, маркетологом, исследователем или просто энтузиастом ИИ, освоение подсказок позволит вам управлять ИИ более надежно и креативно.

Программа:
Вот что охватывает этот курс Prompt Engineering Bootcamp:
Давайте подробно рассмотрим, что именно вы узнаете в этом курсе экспресс-инженерии:

Раздел 1: Введение в оперативную инженерию
Начнем с подробного рассмотрения определения и значения оперативной инженерии.
Мы рассмотрим причины его существования, практическое применение и реальные примеры, в том числе то, как его применяет NASA.
Вы научитесь критически оценивать роль оперативной инженерии в вашей жизни и участвовать в текущих дискуссиях в этой области.

Раздел 2: Выберите степень магистра права
Пришло время выбрать степень магистра права. Это как когда Джеймс Бонд посещает Q и выбирает, какие высокотехнологичные гаджеты он будет использовать для своей миссии.
Мы рассмотрим варианты использования ведущих программ LLM, в том числе предоставим вам возможность выбора бесплатных или платных вариантов.
Вы увидите демонстрации инструментов, которые предпочитает инструктор, включая OpenAI Playground. В разделе также рассматриваются разнообразные возможности LLM, включая мультимодальные функции.
У вас также есть возможность использовать для этого курса программу магистратуры с открытым исходным кодом и настроить свое рабочее пространство именно для этого.

Раздел 3: Управляемый проект — создайте свою первую игру (игра «Змейка»)
Вы еще даже не научились делать подсказки, но уже пора запачкать руки!
Это стратегически важно — мы хотим, чтобы вы почувствовали, как работают эти степени магистра права, насколько они могут быть интуитивно понятными (прежде чем учить вас, насколько они могут быть неинтуитивными !).
Итак, вы с головой окунетесь в написание кода своей собственной классической игры «Змейка», используя степень магистра права по вашему выбору.

Раздел 4: Неуправляемый проект — создайте свою вторую игру (крестики-нолики с искусственным интеллектом)
Пришло время снять с себя учебные колеса и позволить себе создать игру без руководства, написав код для игры в крестики-нолики с искусственным интеллектом, используя только свою степень магистра права.

Раздел 5: Как работают LLM
Чтобы действительно эффективно работать с LLM, вам нужно понимать, как они на самом деле работают под капотом. Поэтому мы объясним все это в доступной для новичков манере, никаких технических знаний не требуется.
Вы выясните, являются ли эти модели машинами по угадыванию слов, узнаете о революционной модели Transformer, которая обеспечивает работу этой технологии, об архитектуре, лежащей в основе GPT, и сравните базовые модели с их усовершенствованными аналогами.
Затем вы выполните увлекательные упражнения, которые помогут вам визуализировать архитектуру LLM и понять процесс обучения.
Мы даже коснемся потенциального моста к общему искусственному интеллекту (AGI), чтобы вы могли сформировать собственное мнение и уверенно обсуждать ИИ.

Раздел 6: Наша структура побуждения
Мы применим структурированный подход к взаимодействию с магистрами права, представив структуру, которую мы будем изучать и которую вы сможете использовать для разработки подробных, всеобъемлющих подсказок.
Кроме того, у вас будет доступ к «Библиотеке подсказок» — ресурсу, наполненному разнообразными подсказками, снабжающему вас практическими примерами для совершенствования собственных навыков проектирования подсказок.

Раздел 7: Основы подсказок — Настройка
Здесь мы подробно рассмотрим, как создавать эффективные подсказки.
Это включает в себя:

Понимание «системного сообщения»
Важность контекста в рамках LLM
Концепция «персон и ролей» для уточнения тона, стиля и голоса подсказок
И предлагает творческие упражнения, такие как написание сценария, для применения этих концепций.
Вы даже проверите свои новые навыки, исследуя пределы возможностей магистров права по сохранению конфиденциальности.

Раздел 8: Основы подсказок - Инструкция
В этом разделе подробно рассматривается создание пользовательских сообщений, которые специалисты LLM могут интерпретировать с точностью.
Вы узнаете о важности ясности и конкретности, о том, как использовать разделители для структурирования информации, как преодолевать ограничения, накладываемые людьми (да, у нас они тоже есть!), чтобы гарантировать эффективность ваших подсказок.
Вы также начнете изучать проверенные эмпирическим путем методы подсказок, включая подсказки с нулевым, единичным и множественным подсказками, а также цепочку подсказок для получения более последовательных и контекстно-зависимых ответов от ИИ.

Раздел 9: Управляемый проект — создайте своего собственного карьерного тренера
Время для нового проекта! И этот пока самый крутой.
Вы будете использовать все навыки, которым вы научились на данный момент, чтобы создать единую комплексную подсказку, которая создаст вашего персонального карьерного тренера, который поможет вам в изучении Python (или любого другого предмета по вашему выбору).
Этот карьерный тренер включает в себя различные режимы, которые можно активировать, в том числе:

Режим обучения, который научит вас использовать метод Фейнмана.
Режим викторины, который генерирует тесты по одной теме
Режим испытаний, который генерирует персонализированные задания по кодированию и обеспечивает обратную связь по вашим ответам, а также вводит систему баллов XP для геймификации и мотивации вашего обучения.
Раздел 10: Основы подсказок - Вывод
В этом разделе основное внимание уделяется тому, что происходит после нажатия клавиши «Enter»: ответу модели.
Вы узнаете, как управлять длиной и форматом выходных данных LLM и влиять на них, гарантируя, что они соответствуют вашим конкретным требованиям.
Практические упражнения помогут вам создавать структурированные выходные данные, такие как файлы Excel и блок-схемы.
В разделе также рассматриваются такие продвинутые методы, как джейлбрейк и внедрение Prompt Injection , а также изучаются ограничения (хорошие и плохие) того, как пользователи могут формировать характер и направление выходных данных.

Раздел 11: OpenAI Playground и гиперпараметры LLM
В этом разделе мы рассмотрим настройку циферблатов и переключателей, управляющих поведением языковых моделей.
Он начинается с введения в OpenAI Playground, которая позволит вам управлять этими циферблатами и переключателями.
Вы узнаете о настройках «Температура» и «Top P» для регулировки креативности и детерминизма ответов, а также о «Штрафах за частоту и присутствие» для уточнения релевантности выходных данных и об использовании «Остановочных последовательностей» для управления тем, где и когда должны заканчиваться ответы ИИ.
Этот раздел имеет ключевое значение для тех, кто хочет настроить степень магистра права в соответствии со своими конкретными задачами и предпочтениями.

Раздел 12: Подсказки с помощью автономных агентов (AutoGPT)
Здесь вы узнаете о будущем искусственного интеллекта и больших языковых моделей: автономных агентах.
Эти агенты позволяют вам ввести одну подсказку, а затем продолжить выполнение задачи с ограниченными подсказками или без них.
Вы научитесь настраивать собственного автономного агента, а затем выполнять такие задачи, как создание простого веб-сайта и разработка программы на Python для проверки палиндромов.
Затем вы протестируете автономных агентов на выбранной вами задаче, которая имеет отношение к вашей карьере.
Этот раздел нельзя пропустить всем, кто хочет понять будущее ИИ.

Раздел 13: Использование моделей с открытым исходным кодом
Модели с открытым исходным кодом стремительно развиваются и приближаются по возможностям к моделям с закрытым исходным кодом от ведущих компаний в области искусственного интеллекта, таких как OpenAI и Anthropic.
Этот раздел начнется с объяснения значимости этих моделей и их влияния на сферу ИИ, включая таблицу лидеров Chatbot Arena, где вы сможете сопоставить различные модели друг с другом.
Но это еще не все. Вы также научитесь использовать LMStudio для загрузки и настройки собственного LLM с открытым исходным кодом локально на вашем компьютере, что позволит вам использовать LLM, не беспокоясь о распространении личной информации, без строгих ограничений и без ограничений по скорости.

Раздел 14: Продвинутые методы подсказок
В этом разделе содержатся пошаговые инструкции по использованию некоторых ведущих, проверенных опытом методов подсказок для повышения качества вашей LLM.
Мы даже углубимся в исследовательские работы, которые открыли эти методы. Плюс, этот раздел будет постоянно обновляться и расширяться по мере открытия новых методов.

Раздел 15: Неуправляемый проект: создайте свою третью игру (Flappy Bird)
Пришло время снова испачкать руки!
Вы уже создали несколько простых игр с использованием кода, сгенерированного LLM, но теперь пришло время применить все свои навыки и создать что-то более сложное: игру Flappy Bird.
Это потребует значительного времени и повторения подсказок, но вы будете поражены тем, чего вы можете достичь, используя свои навыки.

Раздел 16: Быстрое тестирование и оценка модели
Быть эффективным в Prompt Engineering означает иметь возможность тестировать свои подсказки и оценивать, что лучше всего работает в различных моделях. Это потому, что компании ищут подсказки и модели, которые обеспечивают надежные результаты.
В этом разделе вы изучите различные методики тестирования и оценки, включая оценку на основе кода, оценку человеком и оценку на основе моделей.
Плюс мы погрузимся в исследование, показывающее плюсы и минусы работы LLM в качестве судей при оценке результатов. Этот раздел необходим для тех, кто хочет освоить аспекты контроля качества работы с LLM.

Неограниченные обновления: этот курс, как и все курсы Zero To Mastery, — живой и дышащий.
Это значит, что он постоянно обновляется и расширяется, так что он станет для вас надежным источником информации и изучения новейших передовых методов по мере вашего развития и карьерного роста.