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提示词工程：成功实用指南
课程章节
5 Sections
37 Lessons
2 Hours
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1. 生成式AI和大型语言模型（LLM）基础知识
11
1.1
什么是大型语言模型
1.2
理解LLM：架构和关键概念
1.3
Maximum Length (“Max Tokens”)和Stop Sequences
1.4
质量、多样性和温度temperature
1.5
frequency penalty 和 presence penalty
1.6
top-p和top-k
1.7
零次zero-shot, 单次one-shot和少次few-shot Learning 学习
1.8
ChatGPT 功能简介
1.9
局限性、陷阱和伦理考量
1.10
LLM的正确使用和误用
1.11
大型语言模型测验与巩固
0 Questions
2. 提示工程概念
5
2.1
什么是提示工程？
2.2
提示词要素
2.3
提示在学习领导力模型（LLM）中的作用
2.4
优秀提示设计原则
2.5
提示词范例
3. LLM参数和技巧
12
3.1
温度设定：平衡创造性和一致性
3.2
幻觉：原因、后果和缓解措施
3.3
针对特定用例的技巧
3.4
高级提示技巧
3.5
引出具体或创造性的回答
3.6
减少偏差并提高可靠性
3.7
思维树 (ToT)
3.8
链式思考（CoT）提示
3.9
检索增强生成 (RAG)
3.10
自动推理并使用工具 (ART)
3.11
ReAct 提示
3.12
自我反思（Reflexion）
4. 使用人工智能代理更快地完成工作
5
4.1
为什么需要 AI 代理？
4.2
什么是人工智能代理（AI Agent）？
4.3
AI 代理可以做哪些工作？
4.4
设计你的第一个 AI 代理
4.5
风险、误区与最佳实践
5. 生成式人工智能的未来和潜力
5
5.1
生成式人工智能的未来趋势
5.2
生成式 AI 在不同行业的潜力
5.3
对工作与社会的影响
5.4
风险、伦理与负责任的 AI
5.5
个人如何把握生成式 AI 的未来？
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