【好书推荐2】AI提示工程实战:从零开始利用提示工程学习应用大语言模型
是Yu欸 2024-06-14 09:31:06 阅读 60
【好书推荐2】AI提示工程实战:从零开始利用提示工程学习应用大语言模型
写在最前面AI辅助研发方向一:AI辅助研发的技术进展方向二:行业应用案例方向三:面临的挑战与机遇方向四:未来趋势预测方向五:与法规的影响方向六:人才培养与教育 《AI提示工程实战:从零开始利用提示工程学习应用大语言模型》关键点内容简介作者简介
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AI辅助研发
随着人工智能技术的不断进步,2024年的AI辅助研发领域正迎来前所未有的关注和期待。AI的应用正在逐步改变科研、工业设计、软件开发等多个领域的面貌,提升研发效率,降低成本,同时解决一些长期以来被认为难以克服的挑战。本文将围绕AI辅助研发的六个关键方向,探讨其技术进展、行业应用、面临的挑战与机遇、未来趋势、法规影响以及人才培养等多个维度。
方向一:AI辅助研发的技术进展
2024年,AI技术,尤其是深度学习、强化学习、生成模型等在研发中的应用,正带来革命性的变化。这些技术能够处理和分析海量数据,识别模式,预测结果,从而加速研发流程。例如,在药物发现领域,通过AI模型分析蛋白质结构和药物分子的相互作用,可以大大缩短新药的研发周期。在材料科学中,AI的应用则能预测新材料的性质和合成路径,加速新材料的开发。
方向二:行业应用案例
在医药、汽车、电子等行业,AI辅助研发已经成为解决复杂问题的有力工具。在医药行业,AI不仅加速了新药的研发,还在疾病诊断、个性化治疗方案的制定中发挥重要作用。在汽车行业,AI技术的应用覆盖了从设计模拟、性能测试到智能制造的全过程,极大提高了研发的精度和效率。电子行业同样从AI的应用中受益匪浅,如通过AI算法优化芯片设计,减少能耗同时提高处理能力。
方向三:面临的挑战与机遇
AI辅助研发虽然前景广阔,但也面临诸多挑战,包括技术限制、伦理问题、数据安全和隐私保护等。例如,AI系统的决策过程缺乏透明度,可能引发伦理争议;大规模收集和使用数据则触及到数据安全和隐私保护的问题。面对这些挑战,同时也蕴藏着机遇,比如通过改进算法和技术提升AI系统的透明度和可解释性,加强数据安全管理和隐私保护措施,以建立社会对AI辅助研发的信任和接受。
方向四:未来趋势预测
随着技术的不断成熟和市场需求的增长,AI与研发流程的深度融合将更加紧密。智能研发平台的崛起将成为趋势,这些平台集成了数据分析、模型训练、结果验证等功能,能够全方位支持研发工作。此外,随着量子计算等前沿技术的发展,AI辅助研发的能力和范围预计将进一步扩大。
方向五:与法规的影响
各国政府针对AI辅助研发的政策和法规对该领域的应用和发展产生重要影响。正面的政策支持和合理的法规框架能够促进AI技术的健康发展,同时保障公共利益。企业需要密切关注政策动向,合理利用政策和法规,确保AI辅助研发活动的合规性。
方向六:人才培养与教育
随着AI辅助研发的兴起,对于具备AI技能的研发人才的需求也在日益增长。这要求教育体系进行相应的调整和改革,加强对学生在AI、数据科学等领域的培训,同时注重跨学科能力的培养,以满足未来研发工作的复杂需求。
AI辅助研发的发展正处于一个快速变化的时期,它不仅为科技进步和行业发展带来新的机遇,也对研发人员、企业乃至整个社会提出了新的挑战和要求。面对这些变化,积极探索和适应将是开拓未来的关键。
《AI提示工程实战:从零开始利用提示工程学习应用大语言模型》
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关键点
★全新起点:本书从大语言模型的使用环境出发,引导读者逐步实践、深入应用“提示工程”。
★技术前沿:紧随技术发展趋势,介绍并探讨前沿技术应用,启发读者发掘更多潜在应用价值。
★体系完善:章节内容组织得当,形成易于学习和理解的技术体系,帮助读者轻松掌握核心知识点。
★实用导向:结合丰富提示实例进行讲解,提供实际应用场景中的解决方案,助读者解决工作、学习中的实际问题。
★示例助力:提供大量提示示例,帮助读者触类旁通,轻松实现举一反三的效果。
内容简介
随着大语言模型的快速发展,语言AI已经进入了新的阶段。这种新型的语言AI模型具有强大的自然语言处理能力,能够理解和生成人类语言,从而在许多领域中都有广泛的应用前景。大语言模型的出现将深刻影响人类的生产和生活方式。本书将介绍提示工程的基本概念和实践,旨在帮助读者了解如何构建高质量的提示内容,以便更高效地利用大语言模型进行工作和学习。
本书内容通俗易懂,案例丰富,适合所有对大语言模型和提示工程感兴趣的读者。无论是初学者还是进阶读者,都可以从本书中获得有价值的信息和实用技巧,帮助他们更好地应对各种挑战和问题。
作者简介
兰一杰,资深软件工程师、项目经理,出版图书《Python大数据分析分析从入门到精通》《从零开始利用Excel与Python进行数据分析》。
于辉,曾组织参与20余项大数据、物联网、区块链等IT软件领域发明专利的研发,在云网边端、数据要素化和数字政府建设领域具有深入的研究和实践经验
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