Python初学者也能快速掌握大模型应用开发

学习Python即可迅速上手大模型应用开发,参与人工智能浪潮,实现技术变革。

原文标题:只要会 Python,2小时便可上手开发大模型应用

原文作者:图灵编辑部

冷月清谈:

自从ChatGPT在2022年底引发热潮后,人工智能在编程和软件开发领域的应用迅猛发展。谷歌CEO提到AI生成代码显著提升了生产力,这促使程序员们重新评估自身技能,适应新时代需求。大模型AI技术为普通人带来变革,使得通过自然语言完成编程任务变得可能。面对信息的快速迭代,个人必须积极参与学习,融入这一变革中。《大模型应用开发极简入门:基于GPT-4和ChatGPT》一书,适合Python基础的读者,提供了快速上手开发大模型应用的指导,初学者能够在书中学到大模型的必要概念,GPT-4的工作原理,以及如何构建AI应用。书中还提及记忆、提示工程等核心领域,有助于读者在学习后进一步探索相关技术。技术发展快、变化大,持续学习是未来成功的关键。

怜星夜思:

1、你认为AI真的会取代程序员吗?
2、如何才能在这个大模型时代中保持竞争力?
3、对于初学者,学习大模型应用开发最重要的是什么?

原文内容

自2022 年底 ChatGPT 爆发以来,人工智能已经巩固了其在主流意识中的地位。

如今,纵观全球,数百家公司正争相在这一领域取得领导地位、吸引关注和获得数十亿美元的新融资。

上月底,谷歌 CEO 桑达尔·皮查伊(Sundar Pichai) 在公司 2024 年第三季度财报电话会议上表示,谷歌超过四分之一的新代码由人工智能生成皮查伊表示,使用人工智能进行编码“提高了 Google 内部的生产力和效率”。他补充说,代码生成后,员工会对其进行检查和审查。“这有助于我们的工程师做更多事情,行动更快,”皮查伊说。“我们的进步和未来的机会让我充满活力,我们将继续专注于打造出色的产品。”

这不仅标志着 AI 在编程和软件开发领域的显著进展,也引发了对未来技术人才需求的深入讨论。在技术迅猛发展的当下,程序员和其他技术专业人士必须重新评估自身技能,以适应市场需求的新变化。

大模型 AI 技术日新月异,善用 AI 的极客们已经用 AI 在做着各种酷炫之事;但还有很多人,或陷于业务的泥潭之中无法自拔,或迷失在信息爆炸的报道中始终摸不到 AI 的门道。

未来正在迅速到来,你可以看着它发生,伴着迷茫和焦虑;或者你可以帮助塑造它,真正的参与到其中,成为驾驭新技术的人。

ChatGPT 背后的 LLM 技术是使普通人能够通过自然语言完成过去只能由程序员通过编程语言实现的任务,这是一场巨大的变革。这不仅是技术领域的变革,也是学习领域的变革。毫不夸张地说,未来3~5年你必须积极拥抱并体验 AI 技术。

如果你也想融入这波浪潮,想要迫切入门大模型应用开发,还没找到有效的学习方法,那么这本《大模型应用开发极简入门:基于GPT-4和ChatGPT非常适合你。

只需要了解 Python,便可以将本书作为进入大模型时代的启动手册,快速上手开发出自己的大模型应用。非专业 LLM 从业也能轻松拿捏本书内容。

这本市面上最简单、最受欢迎的大模型应用开发入门手册,向初学者交代了大模型必要的前置概念,快速为大家梳理了 GPT-4 和 ChatGPT 的工作原理及用法,最后带大家快速上手构建一个 AI 应用。

在阅读和实践的过程中,大家还能体会到记忆、提示工程、智能体等关键领域的核心概念及用法。

在初步学习之后,可以进一步学习关于 LLM 技术原理的论文、视频、图书等。在学习过程中遇到任何疑问都可以随时请教 ChatGPT 等 AI 工具。

在新一波技术浪潮下,迷茫无济于事,只有持续学习才能适应领域的迅速变化。技术变革千载难逢,机遇与挑战并存,我辈之人当“立于潮头,搏击风浪”,拥抱 AGI 。

不要急于求成,初学者可以从简单的案例开始,慢慢深入复杂的应用,保持好奇心,学习的过程中创新会自然而然出现!

我觉得培养动手能力很重要,应该要勤于实践,多试错,不要害怕犯错,这些经验会让你进步更快。

也许在不久的将来,我们的工作内容会大幅度改变,更多的是在AI的基础上进行创新和优化。大家不妨尝试用AI来辅助自己的工作!

我觉得AI更像是程序员的助手,能提高效率,但是取代的话,我不那么看好。编程不仅仅是写代码,还有很多思考和设计的过程。

理解基础概念和原理是首要的,这样才能在后续的实践中灵活运用。建议做一些小项目,逐步提升。

我认为多学习一些和AI相关的技能,比如数据分析、机器学习都是不错的选择,还可以参与一些相关的开源项目,积累经验。

不妨尝试加入一些在线课程,很多现在都涉及实际应用的案例,学习理论的同时还能动手实践,这样会更有效!

有可能会部分取代一些简单的工作,比如基础代码的生成,但复杂的需求仍然需要人来分析和解决。真正的编程思维是机器无法完全模拟的。

不断更新自己的知识是关键,关注AI技术发展动态,并结合实际项目进行实践,才能让自己始终保持竞争力。