AI大模型学习路径V.3.2：掌握API、多模态输入及Prompt工程

1. AI 领域基础概念 在人工智能（AI）的学习过程中，首先需要理解AI的定义、目标和应用领域。AI是一种模拟和实现人类智能的技术，其目标是通过创建智能机器来执行需要人类智能的任务，如视觉感知、语言识别、决策和翻译。AI的领域不仅包括了神经网络、深度学习等子领域，还涵盖了自然语言处理（NLP），其中包括自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG）。NLP是AI的一个分支，专注于让计算机理解、解释和生成人类语言。 2. 机器学习与神经网络模型 机器学习是AI中一种使计算机系统无需明确编程即可学习和改进的技术。它主要通过学习方法（监督学习、非监督学习、强化学习等）和拟合评估来实现。在机器学习中，神经网络是一种模仿人类大脑结构和功能的算法模型，包括卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）等。特别是近年来，Transformer架构及其衍生模型如BERT在自然语言处理中取得了巨大的成功。 3. OpenAI 及其他常用大模型介绍 OpenAI是一个致力于推动人工智能技术安全和道德发展的研究公司，开发了多种著名的大模型，如GPT系列。GPT（Generative Pre-trained Transformer）模型是一种大型预训练语言模型，能够生成连贯且相关的文本。在学习过程中，除了了解GPT模型外，还需要对其他流行的大模型如BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）进行介绍。 4. API调用方法 掌握API（应用程序编程接口）的调用方法是AI学习的重要组成部分，特别是对于使用第三方服务如OpenAI的API。OpenAI API为开发者提供了调用GPT模型和其他AI服务的接口。学习目标是理解API的参数和计费规则，以及不同API的调用方法。OpenAI API包括但不限于模型、聊天、音频、图像和嵌入（Embedding）等。 5. 参数详解与代码统计 API调用中包含多个参数，如max_tokens、temperature、top_p等，它们可以调整生成文本的输出特性。学习如何使用这些参数对于控制模型输出至关重要。此外，掌握如何使用代码统计token数量、实现控制台循环聊天和对话管理也是学习的重要部分。 6. 多模态输入的 AI Chatbot App开发 为了开发支持多模态输入（如图片、文字等）的聊天机器人，学习者需要了解如何使用Python编写代码，并且如何结合Streamlit这样的Web框架来构建用户界面。此外，还需要关注如何优化代码结构和功能模块，以提高开发效率和应用性能。 7. Prompt Engineering 技巧 提示词工程（Prompt Engineering）是AI领域中一项关键的技能，它涉及设计有效的提示词（Prompt）来引导模型产生所需输出。这包括理解不同类型的提示词应用，如Zero-shot、Few-shot、Chain of Thought（CoT）、Reflective（ReAct）、Reflexion等。此外，结构化输出和风险与安全方面的考量也是提示词工程师需要考虑的问题。 8. 实际应用与岗位需求 在学习大模型的开发和应用过程中，了解行业内的实际需求和职业岗位是非常重要的。例如，提示词工程师就是一个与大模型交互质量直接相关的职位。提示词工程师的职责包括优化提示词，以获得最佳模型输出，从而提高机器人的表现和用户体验。提示词工程师通常要求有15K-30K的薪资水平。 总结来说，"1-AI大模型学习路径V.3.2"提供了一个全面的学习框架，覆盖了从AI基础知识到高级应用技能，包括机器学习、深度学习模型、API调用、参数详解、多模态AI应用开发以及提示词工程等关键领域。通过系统地学习这些知识点，学习者将能够掌握AI大模型开发的核心技术和应用方法。