С быстрым развитием продуктов генеративного искусственного интеллекта, таких как ChatGPT и Copilot, искусственный интеллект переходит от традиционного анализа данных и прогнозирования к новой фазе создания контента.Сегодня ИИ не только генерирует текст, изображения и код, но и помогает организациям управлять знаниями, автоматизировать процессы и принимать интеллектуальные решения.Для разработчиков знание создания приложений на основе больших языковых моделей (LLM) стало важной составляющей будущей технологической конкурентоспособности.
Открытый исходный проект Microsoft «Генеративный ИИ для начинающих»Это набор вводных курсов по генеративному искусству для начинающих.Этот проект, поддерживаемый командой Microsoft Cloud Advocates и размещенный на GitHub, призван помочь учащимся, не имеющим опыта разработки генеративного ИИ, начать с базовых концепций и продвинуться к основным технологиям, таким как Prompt Engineering, LLM Application Development, RAG, AI Agent.
Курс начинается с введения в основы генеративного ИИ и больших языковых моделей, включая основы того, как LLM понимает язык, как играют токены и почему модели могут создавать «аллюзии».С помощью этого контента учащиеся могут получить общее понимание технологии, лежащей в основе продуктов ИИ, таких как ChatGPT, а не останавливаться на уровне простого использования инструментов.
После освоения основных концепций курс фокусируется на Prompt Engineering (промп-инжиниринг).Высококачественный вывод ИИ часто зависит от четкого дизайна инструкций, и хорошая подсказка обычно должна включать роли, задачи, контекст, ограничения и формат вывода.Например, вместо того, чтобы просто попросить ИИ «написать маркетинговую программу», скажите ИИ: «Вы специалист по маркетингу, разработайте трехмесячный рекламный план для компании, разработавшей программное обеспечение для ИИ, с бюджетом, каналом и KPI».Такая структурированная коммуникация позволяет значительно повысить качество вывода модели.
Затем курс переходит к фактическому этапу разработки, где учащиеся используют API для вызова больших языковых моделей, создания инструментов генерации текста, интеллектуальных чат-ботов и других приложений.Обучающиеся узнают о базовой архитектуре приложения ИИ: пользователь вводит запрос, приложение обрабатывает запрос, вызывает услуги LLM, модель генерирует результаты и возвращает их пользователю.Это также основополагающий способ реализации большого количества продуктов ИИ в настоящее время
Еще одним акцентом в курсе является RAG (Retrieval-Augmented Generation, улучшенное восстановление).Поскольку большие языковые модели не могут естественным образом знать внутреннюю информацию предприятия, технология RAG позволяет ИИ отвечать на вопросы на основе корпоративной документации, материалов о продуктах, технических руководств и т. д. путем подключения к внешней базе знаний.Основные процессы включают в себя обработку документов, разделение текста, векторное хранение, извлечение соответствующего содержимого и создание ответов в сочетании с большими моделямиВ настоящее время эта технология широко используется в таких приложениях, как корпоративные помощники знаний, интеллектуальная служба клиентов и внутренние системы поиска.
Помимо текстовых приложений, курсы также освещают будущие направления развития, такие как мультимодальный ИИ, вызывание функций и агент ИИ.Используя функции, ИИ может вызывать внешние инструменты, такие как запросы в базе данных, доступ к интерфейсу погоды или выполнение бизнес-операций, в то время как агент ИИ дает модель возможность планировать задачи, вызывать инструменты и выполнять сложные задачи.Например, агент-ассистент путешествий может автоматически запрашивать информацию о местах назначения, сравнивать отели, планировать маршруты и создавать маршруты.
С точки зрения обучения преимущество «Generative AI for Beginners» заключается в том, что это не просто теоретическое описание или простое введение в инструменты ИИ, а полный путь обучения:
Основы генеративного ИИ → Понимание больших языковых моделей → Инжиниринг Prompt → Разработка API → Приложения для чата → База знаний RAG → Агент AI → Разработка практических приложений
Для программистов этот курс поможет быстро перейти в область разработки приложений ИИ; для менеджеров продуктов - понять техническую логику, лежащую в основе продуктов ИИ; и для студентов и энтузиастов технологий - это путь к систематическому обучению генеративному ИИ.
Генеративный ИИ меняет подход к разработке программного обеспеченияБудущим инженерам программного обеспечения нужно не только уметь писать код, но и понимать, как проектировать рабочие процессы ИИ, подключать ресурсы данных и использовать возможности моделирования для создания новых приложений.Основная ценность «Generative AI for Beginners» заключается в том, что она помогает учащимся перейти от «использования ИИ» к «созданию приложений для ИИ» и является отличным начальным материалом для входа в область генеративного искусственного интеллекта.