開発者向け大規模言語モデル入門

このコースは、アンドリュー・インとOpenAIが共同開発した3部作の大型言語モデル（LLM）シリーズを中国語版に適応したものであり、プロンプトエンジニアリング、ChatGPT APIに基づくシステム構築、LangChainアプリケーション開発、およびプライベートデータへのアクセスにおけるLangChainの活用についてカバーしています。本コースでは、要約、推論、変換、拡張、チャット機能を備えたアプリケーションを開発するために、大型言語モデルの能力を活用するための深くも理解しやすい導入が提供されます。

プロンプトエンジニアリングとLangChainフレームワークを習得し、大規模モデル時代のAIアプリケーション開発者へと成長しましょう。

1. ベース型LLMと指示微調整型LLMの違いを識別する。
2. 明確かつ具体的な指示を書くために4つの特定の戦略（デリミタ、構造化出力、条件チェック、少しだけ例提示）を適用する。
3. タスクのステップを明示し、独立した問題解決を要求することで、モデルに「考える時間」を与える戦略を実装する。
4. 構造化テキスト処理を実装：単一または複数のドキュメントから特定情報を要約・抽出し、出力長や焦点を制御する。
5. 自動テキスト分析を実行：感情を分類し、特定の感情を識別し、プロンプトを使用してゼロショットトピック分類を実行する。
6. マルチモーダル変換を実行：言語間の翻訳、データ形式の変換（例：JSONからHTML）、文法・スペルのプログラムによる修正を行う。
7. ベース型LLMと指示微調整型LLMの違いを識別し、トークナイゼーションがモデルの挙動に与える影響を理解する。
8. システム、ユーザー、アシスタントのメッセージロールを使って構造化されたシステムアーキテクチャを実装し、モデルのキャラクターを定義する。
9. 分類およびモデレーション技術を適用し、ユーザー入力を安全性和ルーティングのために評価する。
10. プロンプトチェーンを実装：複雑なタスクを管理可能なサブタスクに分解し、信頼性を向上させ、コストを削減する。