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①、AI课程笔记｜Building Systems with the GPT API 解读与启示

这是一门由吴恩达老师和Open AI的官方合作的入门到进阶的线上实践课程，耗时1小时+，包含以下内容：
– 使用大型语言模型高效地构建多步骤系统
– 学习如何使用多级提示将复杂任务分割成一个子任务pipeline
– 评估您的LLM输入和输出的安全性，准确性和相关性

在使用GPT API构建系统中，您将学习如何使用对大型语言模型的链式调用来自动化复杂的工作流。这个课程可以帮助您解锁新的开发能力并提高效率。您还将学习如何将这些技能应用于实际场景，包括对聊天代理响应的用户查询进行分类，评估用户查询的安全性，以及为思维链和多步骤推理处理任务。课程提供了动手的例子，让每个概念都易于理解。内置的Jupyter笔记本允许您无缝地实验课程中提供的代码和提示。

官网学习地址：DLAI – Learning Platform Beta。推荐在deeplearning官网学习，因为B站上的中文字幕翻译有时不够准确，而deeplearning提供了在线jupyter，可以一边学习一边实战。

②、LLM概念与两种LLM模型

LLM，即Language Models，是大型语言模型的简称。在课程中介绍了两种LLM模型，分别是基础LLM和指令调整LLM。其中，指令调整LLM是目前主流的方式，经过人类反馈后的LLM模型可以进行微调。

③、Token的重要性

Token是LLM大语言模型能够处理的最小语素单位。课程通过一个单词反转的例子展示了Token的概念，同时还对比了GPT3.5、GPT4和课程的结果。

④、角色和消息的设计

课程通过几张图形象地展示了几类角色消息之间的关系。这些角色和消息不仅用于设计Assistant的行为，还用于定义Assistant的基调。一个会话开始的第一个消息是System Message，用户向Assistant发起指令的你，发起的指令就是prompt。合理设计prompt是非常重要的技巧。

⑤、安全性和防注入

课程中提到了open_api_key的安全性问题，以及防止prompt注入对应用系统稳定性的保护措施。这些安全性措施对于开发者来说是非常重要的。

⑥、链式思考和链式Prompt

链式思考是一种基于推理的工作流程，课程通过一个简化版的例子来解释了链式思考的过程。此外，课程还介绍了链式Prompt的优势，比如减少token的使用、方便后续子任务的分发等。

总结报告

学习AI系统构建的课程可以帮助您高效利用大型语言模型，将复杂任务分割成简单的子任务。您将学习到安全性措施和防注入技巧，以及链式思考和链式Prompt的应用。快来体验吧！

感谢您的阅读，希望这篇文章对您有所帮助！

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