• 上方圖片源自亞馬遜云科技【生成式 AI 精英速成計劃】技術開發技能課程

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前言

學習了亞馬遜云科技–技術開發技能課程
本課程分為三個部分，了解如何使用大模型平臺、如何訓練與部署大模型及生成式AI產品應用與開發，了解各類服務的優勢、功能、典型使用案例、技術概念和成本。跟隨本篇博客，讓我們一起來學習吧!!!

如何使用大模型

Amazon Bedrock 入門介紹

?Amazon Bedrock 的用途

Amazon Bedrock 是一項完全托管式服務，可以提供領先的基礎模型 (FM) 和一系列工具，用于快速構建和擴縮生成式 AI 應用程序。此服務還可以幫助確保隱私和安全性。

?Amazon Bedrock 的三個主要優勢

• 利用 FM 進行高效構建
• 安全地構建生成式 AI 應用程序
• 使用貴組織的數據提供自定義體驗

提示工程基礎知識

提示工程是一個新興的領域，專注于開發、設計和優化提示，以增強 LLM 的輸出，從而滿足您的需求。它為您提供了一種引導模型的行為從而達到您想要實現的結果的方法。
提示工程是充分發揮大語言模型的強大能力的最快方法。通過利用一系列問題、語句或指令與 LLM 交互，您可以根據您希望實現的輸出的特定上下文來調整 LLM 輸出行為。

?有效的提示技術可以助力您的企業實現以下益處：

• 提高模型的能力，增強安全性。
• 使用領域知識和外部工具增強模型，而無需更改模型參數或進行微調。
• 與語言模型交互以掌握其全部能力。
• 通過更高質量的輸入獲得更高質量的輸出。

?提示的要素

提示的形式取決于您給模型指定的任務。當您探索提示工程示例時，您會注意到提示包含以下部分或全部要素：

• 指令：這是大語言模型要執行的任務。它提供模型應如何執行任務的描述或說明。
• 上下文：這是用于引導模型的外部信息
• 輸入數據：這是需要響應的輸入
• 輸出指示：這是輸出類型或格式

總結

通過學習Amazon Bedrock服務和提示工程的基礎知識，用戶可以更有效地構建和部署生成式AI應用程序，同時確保應用的隱私性和安全性。這些技能和知識對于想要在技術開發領域進一步深造的個人或團隊來說是極其寶貴的