Albert Ziegler

【第一篇　基礎】
第一章　淺談提示工程
　LLM 好神奇
　語言模型：如何發展到今天這一步？
　提示工程
　總結

第二章　認識 LLM
　什麼是大型語言模型？
　LLM 如何看待這個世界？
　一次只有一個標記
　溫度與機率
　Transformer 架構
　總結

第三章　轉向聊天模式
　人類回饋強化學習
　從指令轉向聊天
　不斷變化的 API
　提示工程，就像在寫劇本
　總結

第四章　設計 LLM 應用
　解析 LLM 應用迴圈
　深入解析前饋傳遞
　評估 LLM 應用的品質
　總結

【第二篇　核心技術】
第五章　提示內容
　內容來源
　靜態內容
　動態內容
　總結

第六章　組裝提示
　理想提示的剖析
　文件類型有哪些？
　格式化文字片段
　彈性文字片段
　提示元素之間的關係
　整合起來
　總結

第七章　駕馭模型
解析理想的補全
文字之外：對數機率
選擇模型
總結

【第三篇　手藝大師】
第八章　對話代理
　工具使用
　推理
　以任務為基礎的互動之上下文
　建立對話代理
　總結

第九章　LLM 工作流程
　對話代理夠用嗎？
　LLM 基本工作流程
　LLM 進階工作流程
　總結

第十章　評估 LLM 應用程式
　到底在測試什麼？
　離線評估
　線上評估
　總結

第十一章　展望未來
　多模態
　總結

索引