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10月18日，阿里云大模型高级工程师ACP认证正式发布。那么大模型ACP认证适合哪些人考？考试形式是怎样的呢？
阿里云大模型高级工程师ACP认证面向具备编程基础的生成式人工智能技术爱好者和应用开发者。
主要培养学员针对复杂业务场景设计并实施大模型驱动的解决方案的能力。通过认证考试，学员将能够胜任大模型解决方案高级工程师和大模型应用开发高级工程师岗位。
阿里云大模型高级工程师ACP认证的考试形式为上机考试，闭卷考试，考试时长为120分钟，只考选择题，70道单选题和30道多选题，每题1分，满分100分，80分及以上为合格，考试合格后即可领取证书。
各知识点的试题比例如下：
| 主要章节 | 试题比例 |
|---|
| 大模型应用开发 | 16% |
| 大模型提示词工程 | 24% |
| 大模型检索加强 | 24% |
| 大模型微调 | 16% |
| 大模型应用开发 | 8% |
| AI辅助内容开发 | 12% |
| 主要章节 | 主要内容
| 知识点 |
|---|
大模型应用开发 | 通过OpenAI API调用大模型 通过LlamaIndex向通义千问提问 | 基本API参数如model、temperature、top_p等等 批量生成与流式生成 理解消息与对话历史 |
大模型提示词工程 | 构建有效的提示词 | 提示词框架如提示词要素、提示词分隔符、提示词模板 理解系统角色提示词的作用 |
利用大模型创建算法应用 | 理解大模型的适用场景 大模型算法实验，如批量对员工咨询做意图分类、用大模型做文档审阅、实现针对问题的自动文档修订。 |
大模型检索增强 | 通过LlamaIndex构建RAG应用的基本使用方法 | 理解RAG的核心要素，如文件解析、文本切片、段落召回、段落重排序。 理解对RAG做召回优化如句子窗口检索、自动合并检索等等。 |
持续优化检索增强能力 | 理解更贴近实战的RAG优化方法如优化文本解析、标题改写优化、表格内容增强、文本分割方法对比等等 |
对检索增强的能力做自动化评测 | 了解RAGAS指标体系 懂得RAG系统的评测方法。 |
大模型的微调 | 微调的概念与要求 | 模型微调的作用、前提、基本步骤、常用算法 |
微调的实验与评测 | 微调数据集构建、微调参数介绍、微调模型评测 |
大模型智能体与插件 | 基于百炼Assistant API构建智能体 | 理解智能体运行机制 掌握用生成多模态内容、构建个性化语音助手等能力 |
大模型应用安全 | 内容安全合规检查手段 | 了解大模型开发中存在的内容安全问题 了解内容安全合规检测类型及常用方案 |
大模型应用部署（云服务）安全 | 了解在云服务环境下应用系统安全的基本要素和解决方案 |
部署大模型应用 | 在云上部署微调模型的基本方案 在云服务如（ECS、FC、PAI）中部署模型 在百炼平台部署模型 | 掌握如何使用vLLM进行大模型的部署操作 了解如何利用云服务如函数计算（FC）实现AI助手的快速发布 |
AI 辅助内容生产 | 用 AI 辅助开发教学课件PPT | 了解阿里发布的通义系列多模态大模型及算法服务如Qwen-Max、Qwen-VL、通义万相、CosyVoice等作用和使用方法。 |
用 AI 辅助将教学课件转为视频课件 | 了解如何使用但不限于Flux-Merged、Marp、moviepy、ffmpeg等多媒体工具来辅助生成视频内容 |
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