プレイブック：AI学習を始める方法

1. AIが実際に何であるかを理解する
- AI、機械学習などの違い
- YouTubeで3Blue1Brownのニューラルネットワークシリーズを視聴する
- LLMがどのように機能するかについての平易な説明を読む
2. Pythonに慣れる
- Pythonはai言語である
- データを操作してモデルを実行するのに十分な知識が必要
- リスト、辞書、ループ、関数、基本的なファイル処理に焦点を当てる
- Google Colabを使うと、ブラウザでセットアップなしでPythonを実行できる
3. LLMの仕組みを理解する
- トランスフォーマーアーキテクチャについて高レベルで読む
- 注視、トークン、コンテキストウィンドウに焦点を当てる
- スケールが重要な理由とそれを実現する方法を理解する
4. プロンプトエンジニアリングをマスターする
- 思考の連鎖プロンプトを学ぶ
- ロールプロンプトを学ぶ
- 少数ショットの例を学ぶ
- Anthropicのプロンプトエンジニアリングガイドが最良の単一リソースである
5. 最初のAPI呼び出しを実行する
- AnthropicまたはOpenAIからAPIキーを取得する
- Pythonで簡単な呼び出しを実行する
- 小さなツールを構築する(要約ツール、Q&Aボット、またはクラシファイアー)
6. RAGについて学ぶ
- APIを呼び出すことができたら、次のアンロックはモデルに独自のデータを提供することである
- 検索拡張生成とは何か、そしてそれがなぜ重要なのかを学ぶ
- 完全なシステムを構築する必要はない(概念を理解することが1ヶ月目には十分である)
7. 小さなものを公開する
- 1つの完全なミニプロジェクトを構築する
- それを有用にしてテストする
- 友人に試してもらう
これはより実践的なガイドであり、今すぐ実行できるアクションである
このリストから物事を学ぶことは、あなたが何をするにせよ有用である
本質的には万能なガイドであり、各ステップはあなたを実際の結果に一歩近づける
これらのスキルを持つようになると、実際に何に焦点を当てたいのか、そしてそれを中心に何を構築するのかを理解することがはるかに容易になる