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技术实践2024-03-01 10:30
微软开源Prompt工程基础课程
DEV Community · Nitya Narasimhan, Ph.D#Prompt工程#教程#开源
Editor brief · 编辑速览
微软推出包含核心概念到最佳实践的开源 Prompt 工程学习课程，附带完整教程和练习题。
开启 Generative AI 之旅的 3 个资源：
Generative AI for Beginners 课程
使用 Azure AI 以 Code-First 方式构建 Generative AI 应用
面向开发者的 Responsible AI 资源
欢迎阅读我的「This Week in AI News」系列第六篇文章！今天，我想聊聊 Generative AI For Beginners——从 prompt engineering 到 fine-tuning。让我们开始吧！
前段时间我休假了，所以这篇文章和下一篇文章今天会一起发布，不再按照原定节奏更新。不过两篇文章的内容彼此相关，希望能对你有所帮助。
到现在，你可能已经让 ChatGPT 回答过问题，让 Bing Create 生成过图片，或者让 GitHub Copilot 为你解释过代码。这些都是由大语言模型（LLM）驱动的 Generative AI 体验。
但 LLM 到底能做什么？Generative AI 解决方案与我们过去构建的传统 AI/ML 应用有何不同？有哪些必须掌握的基础概念？又该如何运用这些概念构建真实世界的应用？
这些正是我们试图在 Generative AI For Beginners 课程中回答的问题。这套课程于去年 10 月以开源形式发布，v1 版本包含 12 节课。每节课都会介绍一个核心主题，并提供相应作业，帮助你巩固所学内容。
课程发布以来，已有约 2.5 万名用户为该仓库加星。许多用户还通过提交 issue、翻译、修复和建议，帮助我们不断完善课程。如今，它已经成为 GitHub 上排名第一的「generative-ai」仓库。
今天，我会重点介绍自己为这套课程贡献的一节课——Prompt Engineering Fundamentals 章节。它为后续课程奠定了基础。
Generative AI 应用与传统 AI 体验在许多方面都有所不同，其中一个关键区别是：它们使用大语言模型（LLM）理解自然语言。因此，用户可以通过文本输入（也就是「prompt」），以自然的对话方式（「chat」）与应用交互。
要构建能够可靠地向用户提供高质量响应的应用，理解 prompt 的工作原理至关重要。下方示意图展示了这些概念之间的联系——但 prompt engineering 究竟意味着什么？我们为什么需要它？
这节课由以下几个部分组成，从核心概念逐步讲到 prompt engineering 的最佳实践。你可以查看下方的图解指南，详细了解各部分涵盖的内容：
想进一步了解如何将课程内容映射到这些概念的实际应用中吗？请查看下方演示文稿中的幻灯片。它会结合实际示例带你完整学习这节课，还提供了可以在 Azure OpenAI 或 OpenAI playground 中亲手尝试的练习。
课程还提供了配套的幻灯片讲解录像，由讲师引导你完整学习这节课。
最后，这节课还包含一个使用 Jupyter Notebooks runtime 的交互式作业。要完成这些练习，你需要一个 Azure 订阅（并拥有 Azure OpenAI 的访问权限），或者一个 OpenAI 账户（并配置有效的 API KEY）。该仓库已经针对 GitHub Codespaces 做好配置，因此你无需额外操作，就能获得一个预先构建好的开发环境。
完成 Prompt Engineering Fundamentals 课程（第 4 章）后，可以继续学习 Advanced Prompting 课程（第 5 章），其中会介绍 chain of thought prompting 等技术。接下来，你还可以了解如何构建不同类型的 Generative AI 体验——从 chat 应用到搜索、文本生成和图像生成。此外，你也可以探索 low-code 方案，并学习如何通过 function calling 集成外部应用。
v1 版课程涵盖第 1 至第 12 章。在下面的下一篇文章中，我会介绍今年 2 月刚发布的 v2 版课程（第 13 至第 18 章），并重点讨论 Fine-Tuning。当单靠 prompt engineering 无法取得理想效果时，这种方法可以帮助你改善 Generative AI 应用的质量或成本。
Nitya Narasimhan, Ph.D，Microsoft Azure・3 月 1 日
在此之前，不妨先将该仓库 fork 到自己的 profile，然后开始探索这些课程吧！祝你学习愉快！
开启 Generative AI 之旅的 3 个资源：
Generative AI for Beginners 课程
使用 Azure AI 以 Code-First 方式构建 Generative AI 应用
面向开发者的 Responsible AI 资源
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