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大模型技術培訓

第一天：基礎篇與技術概覽
· 上午（3小時）
o 大模型技術基礎與*進展
  大模型的定義與關鍵技術概覽
  生成式人工智能(AIGC)概念
  ChatGPT歷史與發展
  一些關鍵技術
  人工智能實驗環境的搭建
  機器學習環境與深度學習環境
  Python編程與數據科學工具庫介紹
  GPU與cuda
  深度學習框架：PyTorch
  ChatGPT模型背后的NLP基礎知識
  深度學習算法基礎
  MLP與CNN、RNN
  特殊字符、分詞與停用詞處理技術
  詞向量與Embedding
  介紹大模型前沿應用
  文心一言、通義千問等
  Midjourney等

o 企業應用場景案例分析
  金融機構中的智能風險評估系統案例
  教育機構的個性化學習路徑推薦系統案例

· 下午（3小時）
o 大模型的核心技術深入
  Transformer架構的深入解析與優化
  Transformer中的block
  自注意力機制與多頭注意力
  位置編碼（為什么可以拋棄RNN）
  Batch Norm與Layer Norm
  解碼器的構造
  chatGPT的原理介紹
  指示學習與InstructGPT
  相關數據集
  有監督微調（SFT）
  從人類反饋中RL的思路
  獎勵建模（RM）
  運用PPO改進
o 企業應用場景案例分析
  法律行業的法條自動生成案例
  法律行業的智能合同審核與咨詢案例
o 實戰演練：基礎模型的使用與體驗
  演示如何使用*的開源大模型ChatGLM3
  學員動手操作，體驗模型的基本功能及*特性

第二天：進階篇與實戰應用
· 上午（3小時）
o 大模型的微調和優化
  ChatGLM部署
  ChatGLM3-6B介紹
  ChatGLM3搭建流程
  應用場景（工具調用、代碼執行）
  權重量化
  ChatGLM3原理
  Code Interpreter
  多模態CogVLM
  WebGLM搜索增強
  大模型訓練的高效算法與優化技術
  LoRA
  Prefix Tuning
  P-Tuning
  Prompt Tuning
  freeze

o 企業應用場景案例分析
  金融科技中的自動化報告生成與分析案例
  醫療研究中的文獻檢索與知識提取案例
  教育技術中的智能教學輔助工具案例
· 下午（3小時）
o 實戰演練：大模型的微調實踐
  演示ChatGLM3微調過程
  數據準備
  模型調整
  結果評估
  學習LangChain所需的知識儲備
  詞嵌入與語義空間
  高維向量的快速模糊匹配
  局部敏感哈希（LSH）
  向量數據庫
  建立企業級對話系統
  LangChain的原理
  大模型利用的難點與痛點
  Langchain的基本思路
  關鍵組件

o 大模型的部署與運維
  模型部署的*實踐，包括容器化、云服務等
  ChatGLM.cpp等
  Docker簡介
  K8s簡介
  運維中的監控、調優與安全性管理

o 企業應用場景案例分析
  企業內部的知識管理系統與智能助手案例
  衛生行業的智能助手

大模型技術培訓