大模型技术与应用培训提纲(48)

大模型技术与应用培训提纲

第一天：基础篇与技术概览

上午（3小时）

大模型技术基础与最新进展

大模型的定义与关键技术概览

生成式人工智能(AIGC)概念

ChatGPT历史与发展

一些关键技术

人工智能实验环境的搭建

机器学习环境与深度学习环境

Python编程与数据科学工具库介绍

GPU与cuda深度学习框架：PyTorchChatGPT模型背后的NLP基础知识

深度学习算法基础

MLP与CNN、RNN

特殊字符、分词与停用词处理技术

词向量与Embedding

介绍大模型前沿应用

文心一言、通义千问等Midjourney等

企业应用场景案例分析

金融机构中的智能风险评估系统案例

教育机构的个性化学习路径推荐系统案例

下午（3小时）

大模型的核心技术深入

Transformer架构的深入解析与优化

Transformer中的block

自注意力机制与多头注意力

位置编码（为什么可以抛弃RNN）

Batch Norm与Layer Norm

解码器的构造

chatGPT的原理介绍

指示学习与InstructGPT相关数据集

有监督微调（SFT）

从人类反馈中RL的思路

奖励建模（RM）

运用PPO改进

企业应用场景案例分析

法律行业的法条自动生成案例

法律行业的智能合同审核与咨询案例

实战演练：基础模型的使用与体验

演示如何使用最新的开源大模型ChatGLM3

学员动手操作，体验模型的基本功能及最新特性

第二天：进阶篇与实战应用

上午（3小时）

大模型的微调和优化

ChatGLM部署

ChatGLM3-6B介绍

ChatGLM3搭建流程

应用场景（工具调用、代码执行）

权重量化

ChatGLM3原理

Code Interpreter

多模态CogVLMWebGLM搜索增强

大模型训练的高效算法与优化技术

LoRAPrefix Tuning

P-Tuning

Prompt Tuning

freeze

企业应用场景案例分析

金融科技中的自动化报告生成与分析案例

医疗研究中的文献检索与知识提取案例

教育技术中的智能教学辅助工具案例

下午（3小时）

实战演练：大模型的微调实践

演示ChatGLM3微调过程

数据准备

模型调整

结果评估

学习LangChain所需的知识储备

词嵌入与语义空间

高维向量的快速模糊匹配

局部敏感哈希（LSH）

向量数据库

建立企业级对话系统

LangChain的原理

大模型利用的难点与痛点

Langchain的基本思路

关键组件

大模型的部署与运维

模型部署的最佳实践，包括容器化、云服务等

ChatGLM.cpp等

Docker简介

K8s简介

运维中的监控、调优与安全性管理

企业应用场景案例分析

企业内部的知识管理系统与智能助手案例

卫生行业的智能助手

通过这个为期两天的培训，学员将能够全面掌握大模型技术的基础知识、最新进展、企业级应用场景以及未来趋势。通过案例分析、实战演练和高级应用开发，学员将能够深入理解并应用大模型技术，为企业带来创新与价值。