大型語言模型(LLM)入門課程主要探討哪些內容?
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大型語言模型 (LLM) 入門課程內容概述
Google 近期擴展了其線上學習資源,推出了一系列關於人工智慧 (AI) 和生成式 AI 的課程。這些課程旨在幫助學習者逐步掌握從核心概念到實際應用所需的技能,以應對快速發展的 AI 時代。其中,大型語言模型 (LLM) 入門課程是專為初學者設計的微學習課程,旨在探討 LLM 的定義、用途以及如何透過調整提示來提高 LLM 的效能。
課程核心內容
LLM 入門課程主要涵蓋以下幾個核心內容:
- LLM 的定義和用途: 課程將深入探討大型語言模型的概念,解釋其基本原理和運作方式,並闡述 LLM 在不同領域的應用,例如自然語言處理、機器翻譯、文本生成等。
- 提示工程 (Prompt Engineering): 課程將介紹如何有效地設計和調整提示,以引導 LLM 產生更準確、更有用的結果。學習者將學習如何運用不同的提示技巧,例如提問、指令、範例等,來提高 LLM 的效能。
- Google 工具介紹: 課程將介紹多項 Google 開發的工具,協助學習者開發生成式 AI 應用程式。這些工具可能包括用於模型訓練、部署和評估的平台和函式庫。
適合對象與學習平台
LLM 入門課程適合對 AI 和 LLM 感興趣的初學者,無論您是學生、上班族還是自學者,都可以透過這個課程入門 LLM 領域。此課程可在 Google Cloud Skills Boost 等平台上找到。完成課程後,您將對 LLM 有更深入的了解,並具備開發生成式 AI 應用程式的基本能力。