- 上方图片源自亚马逊云科技【生成式 AI 精英速成计划】技术开发技能课程
前言
学习了亚马逊云科技--技术开发技能课程
本课程分为三个部分，了解如何使用大模型平台、如何训练与部署大模型及生成式AI产品应用与开发，了解各类服务的优势、功能、典型使用案例、技术概念和成本。跟随本篇博客，让我们一起来学习吧!!!
如何使用大模型
Amazon Bedrock 入门介绍
✨Amazon Bedrock 的用途
Amazon Bedrock 是一项完全托管式服务，可以提供领先的基础模型 (FM) 和一系列工具，用于快速构建和扩缩生成式 AI 应用程序。此服务还可以帮助确保隐私和安全性。
✨Amazon Bedrock 的三个主要优势
- 利用 FM 进行高效构建
- 安全地构建生成式 AI 应用程序
- 使用贵组织的数据提供自定义体验
提示工程基础知识
提示工程是一个新兴的领域，专注于开发、设计和优化提示，以增强 LLM 的输出，从而满足您的需求。它为您提供了一种引导模型的行为从而达到您想要实现的结果的方法。
提示工程是充分发挥大语言模型的强大能力的最快方法。通过利用一系列问题、语句或指令与 LLM 交互，您可以根据您希望实现的输出的特定上下文来调整 LLM 输出行为。
✨有效的提示技术可以助力您的企业实现以下益处：
- 提高模型的能力，增强安全性。
- 使用领域知识和外部工具增强模型，而无需更改模型参数或进行微调。
- 与语言模型交互以掌握其全部能力。
- 通过更高质量的输入获得更高质量的输出。
✨提示的要素
提示的形式取决于您给模型指定的任务。当您探索提示工程示例时，您会注意到提示包含以下部分或全部要素：
- 指令：这是大语言模型要执行的任务。它提供模型应如何执行任务的描述或说明。
- 上下文：这是用于引导模型的外部信息
- 输入数据：这是需要响应的输入
- 输出指示：这是输出类型或格式
总结
通过学习Amazon Bedrock服务和提示工程的基础知识，用户可以更有效地构建和部署生成式AI应用程序，同时确保应用的隐私性和安全性。这些技能和知识对于想要在技术开发领域进一步深造的个人或团队来说是极其宝贵的
