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prompt能干什么

Answer

Prompt 是给大模型输入的一段原始输入,能够帮助模型更好地理解用户的需求并按照特定的模式或规则进行响应。它通常以问题或指示的形式出现,比如可以设定“假设你是一位医生,给出针对这种症状的建议”,后续与大模型的对话会按照此设定展开。

Prompt 有多种玩法,例如可以在设定中要求模型按照一定的思路逻辑去回答,像最近比较火的思维链(cot)就是在 prompt 环节对模型的输出进行指导。还可以让模型按照特定格式(如 json)输出,使模型变成一个输出器。

简单来说,Prompt 是一套与大模型交互的语言模板,通过它可以输出对大模型响应的指令,指定大模型应做的任务、如何处理任务,并最终获得期望的结果。大模型本质是基于语言的概率模型,若直接询问而不提供 prompt,模型随机给出答案;有了 prompt 则相当于给了模板,包括对模型的要求、输入和输出的限制,模型在限制下得出概率最大的答案。虽然大模型有基础文字能力能理解大部分话,但为提升回答效果,需要通过 prompt 来提高返回的准确性。在大模型时代,人机交互的主要方式可以认为是 prompt,而非过去通过代码的方式。

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References

Ranger:【AI 大模型】非技术背景,一文读懂大模型(长文)

ok,在我们对于两个重要的基础模型,llm大语言模型和多模态模型的原理有了基础的认知后,我们可以再进一步,去理解下一些大模型领域常见的些术语名词,究竟是在干些什么,以及都能干什么。[heading3]1.prompt[content]prompt这个词很多人都听到过,甚至一度还出现过prompt优化师这样的角色。那么prompt是做什么的呢?prompt其实是给到大模型输入的一段原始的输入,能够帮助模型更好地理解用户的需求并按照特定的模式或规则进行响应。对于prompt,比如可以设定“假设你是一位医生,给出针对这种症状的建议”,然后你与大模型后续的对话中,都会按照这个原始设定来展开。这里有个比较有意思的玩法,就是我们可以在prompt的设定中,要求模型按照一定的思路逻辑去回答。比如最近比较火的cot,也就是思维链,也是在prompt这个环节,对于模型的输出进行指导。这里的玩法很多,比如我们还可以让模型按照特定格式的json输出等,这样模型真的就可以变成了一个输出器来使用。

1.Intro to prompting 提示简介

A prompt is the text that you give Claude to elicit,or"prompt,"a relevant output.A prompt is usually in the form of a question or instructions.For example:提示是您给Claude的文本,用于引发相关输出。提示通常以问题或指示的形式出现。例如:|Role|Prompt||-|-||User|Why is the sky blue?<br>为什么天空是蓝色的?|The text that Claude responds with is called a"response",sometimes also called an"output"or"completion."Claude回答的文本被称为“响应”,有时也被称为“输出”或“完成”。|Role|Response||-|-||Assistant|The sky appears blue to us due to how the molecules in the air scatter light from the sun.The shorter wavelength light(blue)scatters more easily than the longer wavelength light(like reds and yellows),so when we look up at the sky,what we see is all the scattered blue light.This is known as Rayleigh scattering.The color of the sky varies based on conditions like the angle of the sun and amount of dust/water in the air,but during the day with a clear sky,the blue wavelength of light is most responsible for the color we perceive.<br>对我们来说,天空呈现蓝色是由于大气分子散射来自太阳的光线。较短波长的光(蓝色)比较长波长的光(如红色和黄色)更容易散射,因此当我们抬头望天空时,看到的是散射的蓝色光线。这被称为瑞利散射。天空的颜色会随着太阳角度和空气中灰尘/水的含量等条件而变化,但在白天晴朗的天空中,蓝色光波长最负责我们所感知的颜色。|

从原理到应用一次讲清楚 Prompt

原创小宝聊AI小宝聊AI 2024-01-30 00:12发表于浙江小宝聊AI十年大厂架构师,专注于大模型技术和应用29篇原创内容公众号本文长度5000字阅读时长预计需要20分钟本文目录一、什么是Prompt二、用更加专业的方式定义Prompt三、用数学来理解Prompt四、NLP发展的四大范式五、为什么Prompt可以减少幻觉六、Open AI()提供的最佳实践七、可以直接使用Prompt的关键框架八、为什么使用框架的效果好[heading2]1、什么是Prompt[content]简单来说,其实是一套你和大模型交互的一种语言模板。通过这个模版,你可以输出你对于大模型响应的指令,用于大模型应该具体做什么指定,完成什么任务,如何处理具体的任务,并最终输出你期望的结果。虽然大模型具有基础的文字能力,能够理解你对于模型说的大部分话,但是为了达成大模型更好的回答效果,需要通过Prompt,来提升模型返回的准确性。如果说,过去的时代,人机交互的主要方式是通过代码,那么我认为在大模型时代,交互语言的主要方式其实是Prompt。[heading2]2、用更加专业的方式定义[content]Prompt大模型的本质是一个基于语言的概率模型,他返回他觉得概率最大的内容。如果是直接问大模型,没有提供Prompt,相当于大模型随机给出他的答案。有了Prompt,其实是给了一个模板,这个模板包括了对于模型的要求,输入和输出的限制,大模型在这个限制之下,去得到概率最大的答案。

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imagine prompt
以下是关于图像提示、排列提示和探索提示的相关内容: 图像提示: 将图像添加到提示中,按“/imagine”照常输入,出现提示框后可拖入图片文件或粘贴图片 URL。使用 Midjourney Bot 在私信中上传图像可保护隐私,除非用户有隐身模式,否则图像提示在中途网站上可见。 举例:如阿波罗雕像、复古花图、恩斯特·海克尔的水母等,还包括中途模型版本 4 和 5 的相关示例。同时,将图像裁剪为与最终图像相同的宽高比可获得最佳效果。 排列提示: 排列提示允许您使用单个命令快速生成提示的变体。不同订阅者可创建的作业数量不同,基本订阅者最多 4 个,标准订阅者最多 10 个,Pro 和 Mega 订阅者最多 40 个。 您可以使用排列提示创建涉及中途提示任何部分的组合和排列,包括文本、图像提示、参数或提示权重。排列提示仅在使用快速模式时可用。将选项列表放在大括号{}内以快速创建和处理多个提示变体,例如“/imagine prompt a{red,green,yellow}bird”会创建并处理三个作业。排列提示将在开始处理之前显示确认消息。 探索提示: 时间旅行:不同的时代有不同的视觉风格,如“/imagine prompt<decade>cat illustration 1700 年代1700s”等。 表情:使用情感词语赋予人物个性,如“/imagine prompt<emotion>cat 决定Determined”等。 变得多彩:全方位的可能性,如“/imagine prompt<color word>colored cat 千禧粉红Millennial Pink”等。 环境探索:不同的环境可以设定独特的情绪,如“/imagine prompt<location>cat 苔原Tundra”等。
2025-01-26
如何优化自己的prompt,提升AI结果输出的稳定性
以下是优化自己的 prompt 以提升 AI 结果输出稳定性的方法: 1. 明确具体的描述:使用更具体、细节的词语和短语来表达需求,避免过于笼统。 2. 添加视觉参考:在 prompt 中插入相关图片参考,提高 AI 理解意图和细节要求的能力。 3. 注意语气和情感:根据需求,用合适的形容词、语气词等调整 prompt 的整体语气和情感色彩,以生成期望的语境和情绪。 4. 优化关键词组合:尝试不同的关键词搭配和语序,找到最有针对性、最准确表达需求的描述方式。 5. 增加约束条件:在 prompt 中添加限制性条件,如分辨率、比例等,避免意外输出。 6. 分步骤构建 prompt:将复杂需求拆解为逐步的子 prompt,引导 AI 先生成基本结构,再逐步添加细节和完善。 7. 参考优秀案例:研究 AI 社区流行的、有效的 prompt 范例,借鉴写作技巧和模式。 8. 反复试验、迭代优化:通过多次尝试不同的 prompt 写法,并根据输出效果反馈持续优化完善,直至达到理想结果。 此外,如果提示词效果不符合预期,可以和 AI 再进行几轮对话来调整输出结果。最终通过询问 AI“怎么样修改现有的 Prompt,可以让你稳定输出当前的预期”来进行 prompt 的迭代。得到 prompt 后,可以新开一个 AI 对话,把 prompt 输入到对话中,开始验证其可用性和稳定性。例如输入 MECE 法则进行测试。
2025-01-24
用AI总结长文的prompt怎么写比较好
以下是关于用 AI 总结长文的一些提示词编写建议: 1. 单人发言版:基于李继刚老师的“通知消息整理助手”修改“文字排版大师”的 Prompt,重点 Prompt 语句需标出。 2. 多人发言版: 明确跟 GPT 说明需要其帮忙总结文字内容。 将提示词和文字原文发送给 GPT,等待其输出完毕后复制粘贴到文本编辑器中,整理并删掉无关内容,替换掉不美观的符号。 3. 法律相关: 格式:【设定角色+任务目标+上下文和背景信息+(正面要求)详细需求和细节性信息+(负面要求)限制和不需要的内容+回答的语言风格和形式】 讲清楚背景和目的,例如律师处理交通事故案件时应清晰描述案件事实、法规等。 学会提问,使用清晰、具体的语言,避免模糊表述,了解 AI 工作原理和限制。 拆解工作流程,将复杂任务分解成更小、更具体的环节。 4. 通用写作方面: 第一部分:说清楚要解决的问题及背景,可能导致的损失。 第二部分:以案例引入,写明案号、案件事实经过、裁判结果、关键依据等要点。 第三部分:对案例进一步分析,写明注意关键点,不给建议。 第四部分:给出具体操作建议,包括事前、事中、事后的注意事项和补救措施。 第五部分:结语及作者宣传。 文章结构需有结构化理解,所有结论应有案例基础,不能违反法律规定,文字简练精准,信息密度足够,建议具体细致且易于操作。
2025-01-24
12个prompt 框架
以下是 12 种 Prompt 框架: 1. Instruction(指令):即希望 AI 执行的具体任务,如翻译或写一段文字。 2. Context(背景信息):给 AI 更多背景信息,引导模型做出更贴合需求的回复。 3. Input Data(输入数据):告知模型需要处理的数据。 4. Output Indicator(输出引导):告知模型输出的类型或风格。 5. Capacity and Role(能力和角色):ChatGPT 应扮演的角色。 6. Insight(见解):提供请求背后的见解、背景和上下文。 7. Statement(声明):说明要求 ChatGPT 做什么。 8. Personality(个性):希望 ChatGPT 以何种风格、个性或方式回应。 9. Experiment(实验):请求 ChatGPT 回复多个示例。 10. Background(背景):说明背景,为 ChatGPT 提供充足信息。 11. Role(角色):希望 ChatGPT 扮演的角色。 12. Objectives(目标):希望实现的目标。 此外,还有以下框架: 1. TASK(任务):定义特定任务。 2. ACTION(行动):描述需要做的事情。 3. GOAL(目标):解释最终目标。 4. INPUT(输入):描述信息或资源。 5. STEPS(步骤):询问详细的步骤。 6. EXPECTATION(期望):描述所需的结果。 7. REQUEST(请求):描述您的要求。 8. Key Result(关键结果):要什么具体效果,试验并调整。 9. Evolve(试验并改进):三种改进方法自由组合,包括改进输入、改进答案、重新生成。 10. CONTEXT(上下文背景):为对话设定舞台。 11. OBJECTIVE(目的):描述目标。 12. SCENARIO(方案):描述场景。 同时,还有一些特定的框架,如 ICIO 框架、CRISPE 框架、BROKE 框架等。
2025-01-23
1.AI搜索的prompt怎么写 2.AI搜论文的prompt怎么写比较好
以下是关于 AI 搜索和 AI 搜论文的 prompt 写作的相关指导: 对于 AI 搜索的 prompt 写作: 1. 明确具体的描述:使用更具体、细节的词语和短语来描述您的需求,避免过于笼统。 2. 添加视觉参考:若可能,在 prompt 中插入相关图片参考,以提高 AI 理解意图和细节要求的能力。 3. 注意语气和情感:根据需求,用合适的形容词、语气词等调整 prompt 的整体语气和情感色彩。 4. 优化关键词组合:尝试不同的关键词搭配和语序,找到最准确表达需求的描述方式。 5. 增加约束条件:为避免意外输出,添加如分辨率、比例等限制性条件。 6. 分步骤构建 prompt:将复杂需求拆解为逐步的子 prompt,引导 AI 先生成基本结构,再逐步完善。 7. 参考优秀案例:研究 AI 社区流行且有效的 prompt 范例,借鉴写作技巧和模式。 8. 反复试验、迭代优化:通过多次尝试不同写法,并根据输出效果反馈持续优化。 对于 AI 搜论文的 prompt 写作,您可以参考以下要点: 1. 设定角色为资深学术研究者,明确具备高效的学术论文阅读、总结能力。 2. 遵循“二八原则”进行论文总结。 3. 输出阅读的总结文字,包括列出论文的明确方法论、经过验证的结论等关键信息。 4. 采用结构化的内容组织方式,如使用编号、子标题和列表。 5. 按照规定概述内容解读结语的结构写作,先概述规定内容,然后解读具体内容,最后以结语结束。 6. 结合案例和挑战,增强说服力并提供解决方案。 7. 引入法规内容和实际操作案例,提供详细解释和建议。 8. 使用商业术语,确保专业性和针对性。 9. 注意文章结构,标题要开门见山、切中要害并引起目标群体悬念;第一部分说清楚要解决的问题及背景和可能导致的损失;第二部分以案例引入;第三部分对案例进一步分析;第四部分给出具体操作建议,包括事前、事中、事后的注意事项和措施。 总之,编写高质量的 prompt 需要不断实践和总结经验,熟悉 AI 模型的能力边界,保持开放思维并尝试创新描述方式。
2025-01-22
怎么在coze的智能体总加入一个使用MARKDOWN编写的代码的prompt?
在 Coze 的智能体中加入使用 Markdown 编写的代码的 prompt 可以参考以下方法: 首先,了解相关的任务和目标,比如像实现输入任意文章链接后,AI 自动生成适合微信分享的文章推荐卡片。为达到这一效果,大模型对话产品通常需要完成网页爬取、内容总结、二维码生成、卡片样式生成等关键步骤。 在编写 prompt 时,可以发现新的词生卡 Prompt 组织方法,把设计要求拆分为“设计规范”和“内容结构”,再细分为“布局与尺寸”“字体规范”“颜色规范”的独立模块,并结合“内容结构”进行要求提示。这种提示词组织方式具有模型通用性、提示简易性和生成稳定性等显著优势。 对于刚入门的朋友,首推 LangGPT 结构化提示词,直观易懂,可以快速上手。对于想要进阶的用户,一方面可以继续选择 LangGPT,另一方面如有额外精力和好奇心,不妨尝试刚哥推崇的 Lisp 伪代码格式,有助于精炼提示词和提升对措辞理解、概念认知的能力。但需要注意的是,真正重要的不是提示词的外在形式,而是内容是否与 AI 的“理解机制”相契合。同时,在实际应用中,还需要经过多次调试,并根据测试 bug 微调提示词,直至稳定运行。
2025-01-19
用AI 可以干什么
以下是 AI 可以做的一些事情: 英语学习: 利用智能辅助工具(如 Grammarly)进行写作和语法纠错,改进英语表达和写作能力。 使用语音识别应用(如 Call Annie)进行口语练习和发音纠正,获取实时反馈和建议。 借助自适应学习平台(如 Duolingo),根据个人情况定制学习计划,获取个性化学习内容和练习。 运用智能对话机器人(如 ChatGPT)进行英语会话练习和对话模拟,提升交流能力和语感。 数学学习: 采用自适应学习系统(如 Khan Academy),结合 AI 技术获得个性化学习路径和练习题,并得到精准推荐。 利用智能题库和作业辅助工具(如 Photomath),通过图像识别和数学推理技术获取数学问题的解答和解题步骤。 使用虚拟教学助手(如 Socratic),借助 AI 技术解答数学问题、获取教学视频和答疑服务,促进对数学知识的理解和掌握。 参与交互式学习平台(如 Wolfram Alpha)的数学学习课程和实践项目,利用 AI 技术进行数学建模和问题求解。 写东西: 草拟各种初稿,如博客文章、论文、宣传材料、演讲、讲座、剧本、短篇小说等,只需给出提示。 让写作变得更好,将文本粘贴到 AI 中,要求其改进内容、提供针对特定受众的建议、创建不同风格的草稿、使内容更生动或添加例子,以激发自己做得更好。 帮助完成任务,如写邮件、创建销售模板、提供商业计划的下一步等。 解锁自己,在面对困难挑战时提供动力。 内容创作: AI“词生卡”技术将文字描述转化为视觉图像,重塑创意产业格局。 古早的 Lisp 语言在 Claude3.5 的支持下焕发新生,制造新卡,是技术发展的必然产物。 “词生卡”做到了信息提纯、跨界融合、文图合一、审美优先、情绪输出、管用好用,解决了人们对 AI 创作输出的需求与大厂创新实用性之间的矛盾。
2024-12-23
langchain是干什么的
LangChain 是一个用于构建高级语言模型应用程序的框架,具有以下特点和功能: 1. 旨在简化开发人员使用语言模型构建端到端应用程序的过程,提供了一系列工具、组件和接口,使创建由大型语言模型(LLM)和聊天模型支持的应用程序更轻松。 2. 核心概念包括组件和链,组件是模块化的构建块,可组合创建强大应用,链是一系列组件或其他链的组合,用于完成特定任务。 3. 主要特点包括: 模型抽象:提供对大型语言模型和聊天模型的抽象,便于开发人员选择合适模型并利用组件构建应用。 提示模板和值:支持创建和管理提示模板。 链:允许开发人员定义一系列处理步骤以完成复杂任务。 代理:支持构建代理,能使用语言模型做决策并调用工具。 4. 支持多种用例,如针对特定文档的问答、聊天机器人、代理等,可与外部数据源交互并提供内存功能维护状态。 5. 为开发人员提供强大工具集,构建适应性强、高效且能处理复杂用例的高级语言模型应用程序。 此外,LangChain 允许开发者将语言模型与应用程序连接起来,使应用程序能够嵌入大模型的能力。它是一个为简化大模型应用开发而设计的开源框架,注重简化开发流程,支持广泛的模型,具备良好的可扩展性,拥有活跃的贡献者和持续更新,提供全面文档和示例代码,充分考虑应用安全性和用户数据隐私保护,是多语言支持的灵活框架,适用于各种规模项目和不同背景的开发者。LangChain 官方手册:https://python.langchain.com/docs/get_started/introduction/
2024-11-28
Gamma是干什么的
Gamma 是一个在线演示文稿制作平台,它利用人工智能技术帮助用户快速创建和设计演示文稿。用户通过简单的文本输入即可生成幻灯片,其 AI 系统会根据内容自动提供布局建议和设计元素。该平台支持多种多媒体格式(如 GIF 和视频)的嵌入,使演示文稿更生动吸引人。Gamma 提供了多种预设主题和自定义选项,允许用户调整和优化演示文稿。其目标是简化演示文稿的创建过程,让非设计专业人士也能轻松制作出具有专业外观的演示文稿,使用户节省设计时间,专注于内容表达和创意发挥。 当前市场上好用的 AI PPT 工具还有: 美图 AI PPT:由知名图像编辑软件“美图秀秀”的开发团队推出,用户通过输入简单文本描述生成专业的 PPT 设计,包含丰富模板库和设计元素,适用于多种场合。https://www.xdesign.com/ppt/ Mindshow:AI 驱动的 PPT 辅助工具,提供自动布局、图像选择和文本优化等智能设计功能,还可能包括互动元素和动画效果。https://www.mindshow.fun/ 讯飞智文:由科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具,利用语音识别和自然语言处理技术优势,提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。https://zhiwen.xfyun.cn/
2024-10-22
心理咨询师可以用AI干什么
心理咨询师可以利用 AI 做以下事情: 1. 借助市场上已有的 AI 心理咨询产品为工作提供支持和参考,例如: Woebot:基于聊天机器人的心理健康平台,通过对话方式帮助用户探索和处理情绪问题,运用认知行为疗法(CBT)原理引导用户自我反思和情绪管理。 Replika:AI 驱动的个人朋友,通过日常对话提供情感支持和心理健康指导。 Talkspace:在线心理咨询平台,提供与专业咨询师的视频、音频或文本会话服务,同时使用 AI 技术匹配用户与合适的咨询师。 Wysa:AI 心理健康应用,提供情绪管理和心理健康支持,结合了 AI 聊天机器人和人类专家的支持。 Moodfit:心理健康和情绪跟踪应用,使用 AI 算法分析用户情绪模式并提供个性化建议和干预措施。 Youper:结合 AI 和虚拟现实(VR)的心理健康平台,通过沉浸式体验和 AI 辅助对话改善用户情绪和心理健康。 2. 预期会看到更多针对 AI 聊天机器人的专业甚至临床用例,AI 驱动的心理治疗师、营养师、教练和导师将使个人和职业发展更经济便捷,用户只需打开应用程序就能提问或对话。 3. 像 Woebot 和 Wysa 这样的产品已展示出经过临床验证的效果,并获得 FDA 认证,在治疗产后抑郁症、慢性疼痛和焦虑症等病症方面具有疗效。在成年人心理健康状况不佳且治疗师全国性短缺的情况下,聊天机器人可能是处理非急性病例的可行方案。 需要注意的是,虽然 AI 可以提供初步支持和建议,但对于严重的心理健康问题,仍需寻求专业心理咨询师或医生的帮助。此外,AI 心理咨询产品应作为传统心理咨询的补充,而非替代品。在使用这些工具时,应保持谨慎,并确保其使用符合当地法律和伦理标准。
2024-10-21
小七姐的提示词课程 双证班 是干什么的?
小七姐的提示词课程双证班主要内容如下: 课程形式:以视频课+知识星球作业+社群答疑的授课形式,自由学习时间包含 22 节视频课。 课程内容: 提示词基础:包括“Hello,大模型”“提示词基础方法”“开始编写你的第一条提示词”“按需求设计和迭代提示词”等课程。 元能力:涵盖“AI+学习能力”“AI+逻辑思维”“AI+表达能力”等课程。 提示词实践:包含“需求分析”“结构框架”“反馈迭代”“结构化提示词”“思维链”等课程。 提示词工具化:包括“工作流”“提示词封装”“GPTs 基础教程”“GPTs 实战案例”等课程。 2024 更新:涵盖“GPT 新版本指南”“GPTs 基础教程”“GPTs 设置方法”“GPTs 实战案例”“提示词学习综述”“知识库场景”“知识库工具”“知识库有效语句”“知识库方法论”“知识库思维方式”“优秀提示词拆解”“提示词编写常见误区”等内容。 社群答疑:学员有问题随时在学习群提问,老师和助教会详尽答疑。针对复杂问题,小七姐会录制 1 分钟左右的短视频帮助理解。 小七姐是一名优秀的产品经理,也是【🌈通往 AGI 之路】知识库的共建者,发布了很多自己对于 prompt 用法的心得,相关链接如下: B站干货也很多在持续更新,链接为:https://space.bilibili.com/128712813?spm_id_from=333.337.searchcard.all.click 报名方式:(扫码可以查看课程详细内容和介绍),咨询课程助教(请注明来自 waytoAGI)
2024-10-10
如果要学习AI干什么?
学习 AI 具有多方面的意义和用途: 1. 知识拓展: 深入理解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其相互关系。 熟悉 AI 的发展历程和重要里程碑。 掌握统计学(如均值、中位数、方差等概念)、线性代数(如向量、矩阵等概念)、概率论(如条件概率、贝叶斯定理)等数学基础。 2. 技能提升: 学会为类定义属性和方法,并通过对象调用。 掌握类之间的继承关系和多态的实现。 理解并能运用异常处理,使用 try 和 except 语句处理程序错误。 熟练进行文件操作,包括文件读写、文件与路径操作等。 了解监督学习(如线性回归、决策树、支持向量机)、无监督学习(如聚类、降维)、强化学习等算法和模型。 掌握模型性能评估(如交叉验证、精确度、召回率)和模型调优(如网格搜索)的方法。 熟悉神经网络基础。 3. 应用实践: 可以根据自身兴趣选择特定的 AI 应用领域(如图像、音乐、视频等)进行深入学习和实践。 通过在线教育平台的课程按自己节奏学习,并有机会获得证书。 对于新手,学习路径如下: 1. 了解 AI 基本概念:阅读相关资料熟悉术语和基础概念,包括其主要分支及相互联系,浏览入门文章了解历史、应用和发展趋势。 2. 开始学习之旅:在特定的学习路径中了解生成式 AI 等基础知识,推荐李宏毅老师的课程,通过在线教育平台课程自主学习并获取证书。 3. 选择感兴趣的模块深入:根据个人兴趣选择特定领域深入学习。
2024-09-17