AI 提示词工程+大模型多场景实战 课程

网上卖 2980元 的课程 现在免费送

谷歌云端硬盘链接：https://drive.google.com/drive/folders/1qIv8CqsljZRxhZPlPx1zwrRCG1w_v-3F?usp=drive_link

核心内容可以归纳为以下四大板块：

1. 大语言模型与相关技术核心笔记

• 基础概念与环节：详细记录了大语言模型从预训练（Pre-training）、微调（Fine-tuning）、评估到部署与维护的全生命周期流程。
• 前沿微调技术：深入探讨了提升大型语言模型参数效率的方法（如 Delta-Tuning、Adapter Tuning、BitFit 和 LoRA 低秩适应）。
• 自动化与评估体系：涵盖了自动化机器学习（AutoML）和自动训练（Auto-Training）在分布式训练中的应用，以及基于 BLEU、ROUGE、Perplexity 等多维度评估模型性能的指标和工具。

2. 程序员工作效率提升与实战应用

• 效能优化场景：指导程序员如何利用大语言模型作为智能问答系统，在代码转换、编写通用工具函数、算法逻辑生成以及错误诊断方面显著减少重复性劳动。
• 局限性剖析：清醒地分析了模型在处理深层架构逻辑、最新框架特性以及特定业务定制化重构时的局限与挑战。

3. 高级提示词（Prompt）设计万能技巧

• 结构化角色扮演：提供了基于“角色 + 技能 + 背景 + 目标 + 判定条件 + 输出格式”的万能 Prompt 公式，并展示了如何让 AI 同时扮演产品经理与项目经理进行多角色协同会话。
• 迭代与进化技巧：分享了如何通过分阶段提问引导模型深入思考、限制回复长度、长文摘要技巧，以及利用“百晓生”费曼学习法提示词来简化并吸收复杂概念。
• 场景化应用示例：包含针对不同职位描述（JD）进行个性化简历优化的专家级提示词，以及高效自动生成程序员周报的实用模板。

4. 自动化工作流推动与工程部署

• 无代码自动化集成：以详细的实操图文教程，展示了如何利用“集简云”平台对接 ChatGPT API，实现 163 等邮箱收到邮件后自动触发 AI 回复并发送的完整自动化营销/沟通流程。
• 云原生部署与服务器基础：简述了 Kubernetes (K8s) 和 Docker 在大语言模型容器化、弹性扩展及微服务管理中的应用，并附带了 Linux 服务器权限管理规范及跨平台 SSH 远程连接工具推荐。