Generative AI: Principles, Prompt Engineering, and RAG (bằng tiếng Anh).

Trí tuệ nhân tạo đang thay đổi cách chúng ta làm việc, viết và xây dựng. Lớp học dựa trên văn bản này hướng dẫn bạn từ kiến trúc cơ bản của Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đến các khái niệm tiên tiến như Retrieval-Augmented Generation (RAG). Bạn sẽ phát triển một sự hiểu biết khái niệm sâu sắc về các mô hình sinh sản, cho phép bạn thiết kế các lời nhắc hiệu quả, khai thác cơ sở dữ liệu vectơ và tích hợp các công cụ AI vào các công việc hàng ngày của bạn. Bạn sẽ học được: - Hiểu cơ chế cơ bản của AI sinh sản, bao gồm các biến đổi và các nền tảng mạng nơron. - Học kỹ thuật kỹ sư để tạo ra các kết quả chính xác, chất lượng cao từ các mô hình ngôn ngữ. - Tìm hiểu Retrieval-Augmented Generation (RAG) và cách các cơ sở dữ liệu vector kết nối LLM với nguồn dữ kiện bên ngoài. - Phân tích các tác động đạo đức, thiên vị và các vấn đề an ninh của việc triển khai AI sinh học. - Đánh giá các kiến trúc mô hình khác nhau để chọn công cụ phù hợp cho các trường hợp sử dụng kinh doanh cụ thể. Bạn sẽ bắt đầu bằng cách khám phá các định nghĩa cốt lõi và các khái niệm cơ bản trước khi chuyển sang thiết kế nhanh thực tế và các mô hình lấy dữ liệu hiện đại. Qua các giải thích rõ ràng và các bài tập khái quát, bạn sẽ xây dựng một khung vững chắc để làm việc với trí tuệ nhân tạo. Lớp học này được thiết kế cho người mới bắt đầu, chuyên gia kinh doanh và nhà phát triển tham vọng muốn hiểu AI sinh sản từ đầu mà không có điều kiện kỹ thuật trước đó. Bắt đầu đọc hôm nay để xây dựng các kỹ năng cần thiết để định hướng tương lai của công nghệ.