강의

멘토링

로드맵

Inflearn brand logo image
AI Development

/

AI Agent Development

Prompt Engineering: Hướng dẫn hoàn hảo

Thành thạo hoàn toàn kỹ năng thiết kế prompt, kỹ năng thiết yếu cho nhà phát triển thời đại AI.

(4.2) 5 đánh giá

70 học viên

  • yjm9505168574
이론 실습 모두
ai활용
prompt engineering
LLM
Python

Dịch cái này sang tiếng Việt

  • Kỹ thuật Prompt Engineering hiệu quả

  • Chiến lược Đánh giá Prompt giúp tăng độ chính xác

  • Chinh phục cơ chế của Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM)

  • Cách sử dụng Kỹ thuật Prompt nâng cao

Bạn có thể tồn tại như một nhà phát triển trong thời đại AI đang phát triển nhanh chóng không? 🧐

Bối cảnh phát triển ngày nay đang phát triển nhanh chóng, vượt ra khỏi phạm vi phát triển web đơn thuần và tiến vào công nghệ AI . Bạn đã sẵn sàng chưa? Để tránh tụt hậu trong môi trường luôn thay đổi này, chúng ta cần xem xét những năng lực thực sự quan trọng nào là thiết yếu cho sự phát triển AI. " Kỹ năng thiết kế nhanh nhạy " chính là nền tảng.

Bạn nghĩ thiết kế nhanh nên dành cho các kỹ sư nhanh? Kỹ năng thiết kế nhanh không còn là một kỹ năng chuyên biệt dành riêng cho một số ít người nữa . Khi công nghệ truy xuất thông tin mới xuất hiện, sự khó khăn trong việc tìm kiếm đã dẫn đến sự ra đời của nghề "chuyên gia truy xuất thông tin". Nghề đó còn tồn tại đến ngày nay không? Không.

Trong tương lai, các nhà phát triển sẽ cần thiết kế lời nhắc như thể họ đang viết mã . Thiết kế lời nhắc hiện là một kỹ năng ngôn ngữ cơ bản mà mọi người nên thành thạo, tương tự như học Java . Khóa học này sẽ hướng dẫn bạn một cách hệ thống mọi thứ, từ các khái niệm cơ bản của LLM đến các kỹ thuật thiết kế lời nhắc nâng cao . Bằng cách nắm vững các kỹ năng thiết yếu cho kỷ nguyên AI, bạn sẽ có thể phát triển thành một nhà phát triển tiên tiến. Tôi tin rằng khóa học này sẽ là nền tảng vững chắc cho sự thăng tiến trong sự nghiệp của bạn.

Tại sao tôi tạo ra khóa học này

  • Kể từ khi web ra đời, vô số nhà phát triển đã nhảy vào lĩnh vực phát triển web, tạo ra một hệ sinh thái công nghệ mới. Giờ đây, với sự ra đời của các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn (LLM), một sự thay đổi mô hình khác đang dần hé lộ. Trong kỷ nguyên AI sắp tới, việc phát triển ứng dụng sẽ trở nên tự nhiên như phát triển web, và năng lực then chốt dẫn đầu xu hướng này chính là thiết kế nhanh chóng.

  • Tôi đã học được điều này từ việc phát triển các ứng dụng AI. Chỉ đặt câu hỏi cho mô hình và nhận kết quả thôi là chưa đủ; bạn cần có những "nền tảng" để rút ra câu trả lời mong muốn . Những nền tảng này là những kỹ năng thiết yếu cho các nhà phát triển tương lai . Cũng như việc học các ngôn ngữ như Java hay Python là điều cần thiết, khả năng thiết kế lời nhắc giờ đây cũng đang trở thành một kỹ năng thiết yếu.

  • Trong bối cảnh này, tôi đã thiết kế khóa học này như một bước chuẩn bị cho kỷ nguyên sắp tới. Trong bốn tháng qua, tôi đã dành vô số thời gian cho khóa học này. Tôi đã dành vô số thời gian bên máy tính xách tay, cả ngày thường lẫn cuối tuần, để xem lại bản thảo, xem xét bài viết, động não tìm ra phương pháp trình bày tốt hơn, tạo ra các ví dụ thực hành và tinh chỉnh các khái niệm. Khóa học này, ra đời từ quá trình này, thể hiện cả những hiểu biết cá nhân của tôi lẫn những nguyên tắc cốt lõi mà tôi tin rằng các nhà phát triển tương lai nên nắm bắt. Tôi hy vọng khóa học này sẽ là nền tảng vững chắc cho các nhà phát triển bước vào kỷ nguyên AI.


Các tính năng của bài giảng

📌 Khóa học được thiết kế để bạn có thể học mọi thứ từ những khái niệm cơ bản về LLM cho đến các kỹ thuật nhắc nhở nâng cao và từng bước mở rộng kỹ năng dựa trên nền tảng vững chắc.

📌 Chúng tôi cung cấp kiến thức thực tế có thể áp dụng ngay vào môi trường dịch vụ thực tế thông qua phương pháp tích hợp Anthropic API và thiết lập tham số mô hình .

📌 Bằng cách học các phương pháp thiết kế nhanh chóng và kỹ thuật đánh giá , bạn có thể có được khả năng đưa ra chính xác các phản hồi mong muốn, do đó tối đa hóa hiệu quả sử dụng mô hình.

📌 Bạn có thể học các chiến lược để tối đa hóa tiềm năng của các mô hình bằng cách giải quyết các vấn đề phức tạp từng bước thông qua các kỹ thuật nâng cao như Học tập theo ngữ cảnh, Phân tích, Tự phê bình và Tổng hợp .

📌 Flow Engineering và Auto Prompt Engineering giúp bạn tối ưu hóa quy trình thiết kế, quản lý và tự động hóa lời nhắc, xây dựng quy trình làm việc giúp tối đa hóa năng suất phát triển và duy trì chất lượng nhất quán.

📌 Thông qua các kỹ thuật gợi ý tiên tiến được phân tích và áp dụng trong khoảng 60 bài báo gần đây , khóa học này trình bày các chiến lược thực tế dựa trên kết quả nghiên cứu tiên tiến.

Tôi giới thiệu điều này cho những người này

Tôi muốn chuẩn bị cho kỷ nguyên AI.

Các nhà phát triển muốn học các kỹ thuật để xử lý thiết kế LLM và Prompt hiệu quả và tạo ra các kết quả có thể mang lại giá trị kinh doanh.

Tôi muốn cải thiện chất lượng dịch vụ dựa trên LLM.
Các nhà phát triển muốn tối đa hóa hiệu suất mô hình và đạt được kết quả tốt hơn thông qua nhiều chiến lược thúc đẩy khác nhau.

Tôi muốn xác thực nhanh chóng các tính năng và ý tưởng mới.

Các doanh nhân muốn thử nghiệm nhanh các dịch vụ hoặc nguyên mẫu giai đoạn đầu với LLM và lựa chọn hiệu quả các ý tưởng triển vọng.

Sau giờ học

  • Không chỉ đơn thuần là học LLM, bạn sẽ có khả năng thiết kế những gợi ý phức tạp để đưa ra câu trả lời chính xác mà bạn muốn.

  • Hiểu được các mô hình LLM khác nhau sẽ giúp bạn lựa chọn chiến lược thúc đẩy tối ưu cho tình huống và mục tiêu của mình.

  • Bằng cách thành thạo các kỹ thuật thiết kế lời nhắc tự động và quản lý luồng hội thoại, bạn sẽ có thể đạt được kết quả hiệu quả và nhất quán ngay cả trong môi trường dịch vụ phức tạp.

  • Các kỹ thuật tiên tiến như Học tập theo ngữ cảnh, Tự phê bình và Tổng hợp có thể giúp bạn khắc phục những hạn chế của mô hình và nâng cao chất lượng dịch vụ lên một tầm cao mới.

  • Bằng cách có được "kỹ năng thiết kế nhanh chóng" cho thời đại AI, bạn sẽ có được nền tảng vững chắc để trở thành nhà phát triển có khả năng cạnh tranh trên thị trường.

Tìm hiểu về những điều này.

Các khái niệm cơ bản về LLM: LLM là gì? Khám phá kiến trúc máy biến áp và các loại mô hình khác nhau

Bạn có nghĩ LLM chỉ là một "công cụ dự đoán văn bản" đơn giản không? Hãy mở rộng hiểu biết của bạn về LLM, từ việc phân tích kiến trúc Transformer đến khám phá các loại mô hình khác nhau. Chỉ khi hiểu đúng LLM, bạn mới có thể sử dụng nó một cách hiệu quả.

Cơ bản về API Anthropic: Giao tiếp với LLM và Xử lý Tham số Mô hình

Quá trình này không chỉ dừng lại ở việc "gọi API". Chúng ta sẽ tìm hiểu cách kết nối với API Anthropic và điều chỉnh các tham số khác nhau để đạt được hiệu suất mô hình và chất lượng phản hồi tối ưu. Giờ đây, bạn có thể tùy chỉnh mô hình theo nhu cầu của mình.

Kỹ thuật nhanh chóng: Thiết kế 'Hướng dẫn' phù hợp

Việc yêu cầu một mô hình "tự tìm hiểu" khó có thể mang lại câu trả lời mong muốn. Hãy học các kỹ năng để tìm ra câu trả lời mong muốn từ một mô hình thông qua các phương pháp thiết kế nhanh chóng và kỹ thuật đánh giá rõ ràng. Đây là những kỹ năng cơ bản mà mọi nhà phát triển sẽ cần trong tương lai.

Kỹ thuật gợi ý nâng cao: Học theo ngữ cảnh, Tự phê bình, Tổng hợp, v.v.

Chúng tôi đề cập đến các kỹ thuật tiên tiến cho phép các mô hình vượt ra ngoài việc chỉ cung cấp câu trả lời, mà còn tự suy nghĩ và đánh giá để tạo ra kết quả hoàn thiện hơn. Học các chiến lược để tận dụng các mô hình ở cấp độ nâng cao hơn, chẳng hạn như mở rộng bối cảnh bằng ví dụ, giải quyết các vấn đề phức tạp từng bước và kết hợp nhiều gợi ý khác nhau.

Những điều cần lưu ý trước khi tham gia khóa học

Môi trường thực hành

  • Bài giảng dựa trên MacOS.

  • Trình soạn thảo mã sử dụng con trỏ.

  • Trong bài tập này, chúng ta sử dụng mô hình Claude của Anthropic. Trong suốt khóa học, việc gọi API của mô hình Claude tốn khoảng 10 đô la. Điều này sẽ được trình bày chi tiết trong khóa học.

Tài liệu học tập

  • Tôi sẽ chia sẻ các tập tin được sử dụng trong bài giảng.

  • Tôi đang chia sẻ tất cả các liên kết đến các bài báo mà tôi đã tham khảo khi tạo bài giảng.

Kiến thức của người chơi

  • Ngữ pháp Python cơ bản

Ghi chú

  • Bài giảng của tôi phù hợp với những người có bằng Thạc sĩ Luật (LLM) và những ai đang tìm kiếm ứng dụng thực tế của kỹ năng thiết kế nhanh . Nếu bạn muốn tập trung hơn vào kiến thức nền tảng và các khái niệm cơ bản liên quan đến kỷ nguyên AI, cũng như lý thuyết cơ bản về kỹ thuật nhanh, tôi khuyên bạn nên đọc cuốn sách "Khóa học Kỹ thuật Nhanh Tốt nhất" thay vì bài giảng của tôi. (Khuyến nghị này không được tài trợ.)


Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

  • Người muốn bắt đầu sự nghiệp làm kỹ sư AI

  • Người không muốn tụt hậu trong lĩnh vực phát triển AI.

  • Người muốn triển khai dự án AI sử dụng LLM vào thực tế.

Cần biết trước khi bắt đầu?

  • Kiến thức lập trình Python cơ bản (vòng lặp, điều kiện, v.v.)

Xin chào
Đây là

971

Học viên

50

Đánh giá

38

Trả lời

4.5

Xếp hạng

3

Các khóa học

안녕하세요.

저는 개발자면서 교육자로 신뢰할 수 있는 강의를 만들려고 노력하고 있습니다.

강의를 만들 땐 필요한 지식과 기술을 군더더기 없이 전달하는 정보 밀도 높은 콘텐츠를 제공하려고 합니다.

제가 관심있는 분야, 정말 의미 있다고 믿는 영역에만 강의를 만들며, 누구나 만들 수 있는 강의는 만들지 않습니다.

추가로 커리어리에서도 유용한 글들을 쓰고 있습니다. 

- (前) 카카오엔터프라이즈 소프트웨어 엔지니어

- (前) 카카오 Ground X 소프트웨어 엔지니어

Chương trình giảng dạy

Tất cả

22 bài giảng ∙ (7giờ 46phút)

Tài liệu khóa học:

Tài liệu bài giảng
Ngày đăng: 
Cập nhật lần cuối: 

Đánh giá

Tất cả

5 đánh giá

4.2

5 đánh giá

  • gooofy님의 프로필 이미지
    gooofy

    Đánh giá 1

    Đánh giá trung bình 5.0

    Đã chỉnh sửa

    5

    100% đã tham gia

    I took the course because I needed to tune the prompt in detail after using LLM only as a basic tool. It was a lecture that allowed me to understand various methodologies for writing and improving prompts. I liked that it started with the structure and features of LLM and then explained each theory in detail! It was a satisfying lecture that covered not just obvious and simple content, but also how to properly use LLM to improve the quality of the results. Thank you.

    • whseo5586님의 프로필 이미지
      whseo5586

      Đánh giá 2

      Đánh giá trung bình 5.0

      5

      32% đã tham gia

      • lek11258473님의 프로필 이미지
        lek11258473

        Đánh giá 1

        Đánh giá trung bình 5.0

        5

        32% đã tham gia

        • kimyr5904님의 프로필 이미지
          kimyr5904

          Đánh giá 2

          Đánh giá trung bình 5.0

          5

          32% đã tham gia

          • endless님의 프로필 이미지
            endless

            Đánh giá 3

            Đánh giá trung bình 3.7

            Đã chỉnh sửa

            1

            50% đã tham gia

            During the coding sections of the lectures, no code is provided and there's no explanation - just the instructor coding alone with fast-forwarded recording, making it impossible to follow along with the coding, and it moves too quickly to time the pauses properly. Adjusting the video speed every time is also cumbersome. The provided lecture materials are mostly just a few summary lines about the lecture, and many of these are duplicate pages. It seems like one final page would suffice, but everything that's added step-by-step as explained in the video is included as-is. When important conceptual terms are in English, the pronunciation is hard to understand, but they're not written in the lecture materials, and most of it proceeds with audio recording, making it difficult to take the course. They briefly write 4-5 lines on one PPT page, explain only verbally, and move on... I'm still early in the course, but I hope improvements can be made later on.

            3.108.997 ₫

            Khóa học khác của yjm9505168574

            Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!

            Khóa học tương tự

            Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!