全面剖析当下AIGC大模型原理

单元

大纲

内容

单元一

AI大模型技术概览

一．大模型的定义与特点

1.1 大模型的概念及发展历程

1.2 大模型的技术架构与核心原理

二．大模型与其他AI技术的比较

2.1 传统AI技术的局限性

2.2 大模型在数据处理、学习能力等方面的优势

三．AI大模型主流框架介绍

1.AI大模型的基本概念与分类

1.1 什么是AI大模型

1.2 AI大模型的分类与特点

2.主流AI大模型框架解析

2.1 框架一：Transformer

2.2 框架二：BERT

2.3 框架三：GPT系列

2.4 框架四：DeepSeek，CLUDE等模型系列

案例：不同框架在AI大模型构建中的应用对比

讨论课题：企业如何选择适合的AI大模型框架？

单元二

大模型中的PROMPT语言学习

认知：把AI当人看

原理：

1） LLM生成原理

2） 高质量PROMPT原理

实战工具：

1） 基本要素

2） 格式约束

3） 风格控制

4） 思维链，思维树以及自洽性

5） 指令调优

6） Coze等工具的使用

单元三

大模型中的API

认知：自然语言链接一切

原理：用微调提升prompt的稳定性

实战工具及要素：

1） 生成式API

2） 对话式API

3） Assistants AP|

4） Actions

5） Embeddings

6） Fine-tuning

7） FunctionCalling

单元四

大模型中的RAG

认知：从关键词搜索转为向量搜索

原理：Embeddings

实用工具：

1） 词向量

2） 句子向量

3） 篇章向量

4） 相似度计算

5） 向量数据库，向量模型，向量模型部署

单元六

大模型中的工具栈

认知：

1） 原生 API、LangChain和 SK 如何选型

2） 多框架组合开发

3） Prompt 和代码分离

4） 微软的SemanticPlugins 战略

原理：AGENT

实用工具：

1) js:LCEL,llm,chatmodel,prompttemplate

2)Semantic&Kernel: 3）Connectors,Plugins,Planners,SemanticFunctions

单元七：

大模型中的FINE-TUNING（预训练）

1.认知：微调仍是炼丹

2.原理：机器学习，大模型训练，微调

3.实战工具：求解器，损失函数，超参，过拟合/欠拟合

学习率

单元八

多模态中的大语言

认知：传统CV仍有价值

原理：特征对其

实战工具：

VisionTransformer，CLIP，Q-Former，GPT-4V，Gemini

LLaVA

图像生成模型：DM,SD,MJ，DALLE,LORA

单元九

大模型中的产品设计

1.认知：Copilot 模式vs. Agent 模式，产品经理调prompt

2.原理：商业逻辑，用户体验

3.实战工具：需求分析，生成式 AI 产品设计原则，Collaborative UX，draw.io，产品迭代，产品运营

业务沟通

单元十

大模型产品的交付

认知：向量型数据库选型原理

实战工具：GPU/云厂商选型，向量数据库选型，私有化部署，推理性能优化，高可用架构，内容安全，算法备案

单元十一

AI大模型的成本与适用场景

1.AI大模型的成本构成与分析

1.1 研发成本

1.2 部署成本

1.3 运维成本

2.AI大模型的适用场景探讨

2.1 语言处理场景

2.2 图像识别场景

2.3 其他应用场景

案例：某企业AI大模型在不同场景下的成本效益分析

讨论课题：如何根据成本效益选择适合的AI大模型应用场景？

单元十二

AI技术对目前工作的影响

1.AI技术对工作模式的变革

1.1 自动化与智能化水平的提升

1.2 工作流程的优化与重构

2.AI技术对职业技能的要求与挑战

2.1 新技能的学习与掌握

2.2 传统技能的转型与升级

3.AI技术在职场中的机遇与风险

案例：AI技术在某行业对工作模式的变革实践

讨论课题：如何应对AI技术对目前工作的影响？