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介绍

docs.scrimba.com
Juno

欢迎来到 Crooked Orbit!我是 Juno,很高兴你来了。让新工程师熟悉我们运行的 AI 系统是我最喜欢的工作,看着这些东西从神秘的黑盒变成你真正理解的东西,永远不会厌倦。

我们将从这些模型的本质开始,不需要任何机器学习背景,一步步逐个构建。

这里没有什么问题是太基础的,相信我,我花了比我愿意承认的更长时间才理解其中一些。按自己的节奏来,我们会一起到达那里!

Juno

欢迎来到 Crooked Orbit。我是 Ace,系统工程师,我确保这里的日常 AI 构建顺利交付。你已经掌握了基础知识,所以我们将保持稳定的步伐,注重实践,就像你在真实代码中真正连接这些东西的方式一样。

每一章都是概念,然后是如何使用它:阅读、尝试、构建。这个站点上一半的系统都是按照这个循环运行的,所以你有很好的参考。

Juno

欢迎来到 Crooked Orbit。我是 Sol,首席工程师,在这个地方已经呆了十四年,喝了太多咖啡。这些文档是为想要知道 AI 系统真正如何工作的人准备的,而不仅仅是知道要按哪个按钮。

我自己连接了这里面的大部分东西,通常要连接两次,因为第一个版本是错的。期待权衡、失败模式和其他人跳过的细节。仔细阅读并质疑所有内容,包括我的观点。

这份手册是为想要真正理解 AI 如何工作的开发者编写的,而不仅仅是调用一个 API 然后祈祷。关于你在整个文档中会看到的两个术语,我想简要说明一下:模型是你发送文本并获取文本返回的 AI 系统,就像 ChatGPT 背后的那个一样;提示词是你发送给它的文本和指令。调用模型是一个 API 调用:你的代码通过网络发送提示词并获取文本返回,就像任何网络服务一样。这里的概念都被充分展开了,包括深度、示例,以及当你需要快速查找答案时可以搜索的内容。

这些文档假设你已经可以编写 Python:变量、函数和调用网络 API。如果这听起来像你,你已经拥有所需的一切;如果你想先学习基础知识,Python 手册从零开始涵盖它们。你不需要任何机器学习背景。AI 工程就是用其他人训练的模型构建产品,而不是训练你自己的模型。

这里的方法是解释机器本身,而不仅仅是 API。任何人都可以从教程中复制模型调用并在顺利的情况下让某些东西工作。在这和交付可靠的产品之间的距离就是理解下面发生了什么:为什么模型产生它产生的东西,为什么它以特定的方式失败,以及你可以对每一种情况做什么。

因此,这份手册在展示你要输入什么之前花了真实的时间来解释这些模型如何工作。它是为更想理解引擎而不仅仅是打开钥匙的开发者编写的,因为理解机器是什么超越了任何单一模型。这就是让你能够调试错误的答案而不是对其耸肩的原因,无论你明年选择哪个模型。

这些文档深入教授概念,你将在这里通过练习和你自己的项目将它们付诸实践。Scrimba 的主要课程是相同材料的引导式、边做边学的版本。

在 Scrimba 上学习 AI 工程师路径在 JavaScript 中动手构建这些概念的真实应用

这里用 Python,课程用 JavaScript

这些文档用 Python 编写;AI 工程师路径用 JavaScript 教授相同的材料供网络使用。这个差异看起来不那么重要:AI 工程在任何语言中都是相同的工作,你通过网络请求向模型发送文本并塑造返回的内容。这里的每个想法,从 token 和提示词到检索、代理和评估,无论你用什么写都是相同的;只有模型调用周围的语法改变。在一种语言中学习它,你已经知道了另一种,所以在这里阅读并在课程中构建相互加强。

Juno快速发展的领域 这个领域的模型名称和价格几乎每月都会改变,所以不用担心记住它们。我们专注于保持不变的部分:这些模型如何表现以及在它们上构建的模式。任何与特定提供商相关的内容都保留在清晰标记的代码块中,所以当它改变时,你只需更新一行,其周围的想法仍然成立。
Juno快速发展的领域 模型名称和价格几乎每月都在变化,所以我不记住它们,你也不应该。保持不变的是这些模型如何表现以及你在其周围构建的模式,这就是我们涵盖的内容。任何特定于提供商的内容都存在于标记的代码块中,所以模型发布就是单行更改,而不是重写。
Juno快速发展的领域 模型名称和价格几乎每月都在变化,这就是为什么我几年前就停止对任何人产生好感。行为和模式是持久的,所以这就是我们花费时间的地方。任何与提供商相关的内容都在清晰标记的代码块中,所以当下一个版本发布时,你改一行然后继续。

认识你的指南

这份手册由来自 Crooked Orbit 的三位工程师主持,你选择谁来为你展示。材料对每个人都是相同的;你的指南设定讲述它的声音,在适应的页面上,每个部分的深度。

你可以随时从任何页面顶部的选择器切换指南,或打开右下角的偏好设置来改变你的指南、语言或字体大小。

当你准备好时,手册真正开始。下一章,AI 的简史,追溯这些系统在七十年间的起源,因为这段历史会告诉你该领域的哪些部分是持久的,哪些部分只是今年的噪音。