《人工智能大模型全景透视与应用展望》线上

人工智能大模型全景透视与应用展望

探索大模型技术的前沿发展与行业实践

主讲：李福东老师

【课程背景】

人工智能技术在过去的十年中经历了快速的发展，特别是大模型（Large Language Models, LLM）的崛起，标志着AI技术进入了一个新的时代。大模型在自然语言处理、图像生成、视频分析等多个领域取得了显著的进展，展现了强大的潜力。例如，OpenAI的ChatGPT在生成文本、代码和图像等方面的能力，已经显著改变了人们的工作和生活方式。这些技术的突破不仅提高了生产力，还开启了许多新的应用场景。

全球各地的政府和企业都在积极推动AI技术的应用和发展。随着数据、算力和算法的不断优化，AI市场的规模正在迅速扩展。大模型技术不断获得突破，推动了AI市场的规模化发展，尤其是在金融、医疗和制造等行业，AI的应用渗透度显著提升。大模型技术的发展不仅仅是技术上的进步，更是生产力的重大跃迁。

以Transformer为代表的技术框架，开启了大模型的演化之路，推动了AI行业的主要赛道的形成。未来，行业垂直大模型将进一步提质增效，赋能社会的各个环节，带来更多的创新应用和发展机遇。然而，AI大模型的能力边界和风险挑战也不容忽视。尽管ChatGPT等技术的用户数持续暴涨，市场影响力迅速提升，但AI与人类的关系、技术的安全性、伦理道德等问题仍然需要深入探讨和解决。

AI大模型的训练和推理成本高，技术存在幻觉问题，甚至在应用中可能涉及侵权、不良舆论导向等风险，这些都对AI大模型的进一步推广应用提出了挑战。本课程将全面透视人工智能大模型的发展现状、技术原理及其应用前景，帮助学员深入了解AI大模型在各个领域中的潜力和应用。

通过系统的学习，学员将掌握大模型的技术原理，了解其在实际工作中的应用方法和实践案例，从而在未来的工作中能够更好地利用AI技术，实现降本增效，提升生产力和创新能力。这一课程不仅面向技术人员，也适合所有希望了解和掌握未来AI发展趋势和应用的专业人士。

【课程收益】

掌握人工智能大模型的发展历程、技术突破及其在各行业的应用渗透度。

深入了解大模型的技术实现原理，包括Transformer结构、模型训练与推理、多模态模型等核心技术。

学习如何部署、优化和利用AI大模型工具，通过实际案例解析，提升对AI大模型的应用能力。

了解AI大模型的能力边界、技术挑战及其潜在风险，学会在实际应用中规避风险、提升效率。

结合最新技术发展，探索AI大模型在不同应用场景中的未来发展与变革，提升在实际工作中的应用创新能力。

【课程特色】

内容前沿、案例丰富、互动性强、应用导向、多维视角

【课程对象】

中高层管理人员、核心骨干人员、业务创新人员等

【课程时间】

0.5天（6小时/天）

【课程大纲】

智能革命：人工智能持续推进生产力的跃迁

人工智能发展的驱动力

数据作为关键生产要素带动AI发展

人工智能在各行业的应用渗透度

大模型技术的突破与应用

2023年LLM（语言大模型）不断获得突破

大语言模型（LLM）的突破带动了AI市场规模化发展

Transformer的出现开启了大模型演化之路

人工智能未来发展趋势

行业垂直大模型提质增效，赋能社会各个环节

人工智能时代ICT产业链生态图谱

能与不能：AI大模型的能力边界与风险挑战

AI大模型的能力与应用

ChatGPT发布后用户数持续暴涨，市场影响力迅速提升

政府支持无人驾驶汽车的推广应用

全球典型AI大模型概览

AI大模型的局限与挑战

人工智能的学科范畴和功能范围

AI大模型技术存在的幻觉和价值观问题

“工智能+”应用场景

AI“赋能人”的应用场景

AI“辅助人”的应用场景

AI“取代人”的应用场景

AI“拯救人”的应用场景

大模型在产业的落地应用

人工智能技术挑战与风险

AI大模型技术存在的安全风险

AI大模型技术存在的伦理问题

AI大模型的训练及推理成本

案例：ChatGPT、DALL-E、Sora、StableDiffusion、GPT-4o、无人驾驶、人形机器人、极端天气预测等

核心逻辑：人工智能大模型的底层实现原理

大模型技术原理

传统机器学习方法 vs 深度学习方法

监督学习与强化学习的特点与适用场景

ChatGPT类语言模型技术原理：总体概述

ChatGPT模型核心训练流程（三步法）

图像模型技术原理：Transformer类技术应用于图像生成

大模型关键技术解析

Transformer整体结构

自注意力机制：Self-Attention

GPT模型通过推理生成token的流程

Transformer的应用场景及技术原理

从深度学习到大语言模型（LLM）和生成式AIGC

应用实践：大模型架构、部署、优化与巧用

大模型的应用方法

如何用好ChatGPT类工具

如何用好文生图工具

如何用好文生视频工具（Sora）

AI大模型的主流部署模式

人工智能三大要素（数据+算力+算法）

大模型算力的分类（基础、智能、超算）

ChatGPT等大语言模型&AIGC平台技术栈传统AI和生成式AI适用于解决不同类型的问题

AI大模型提升问答能力的三种手段

AI案例解析与应用实践

案例解析：检索增强生成（RAG）提升信息准确性

大模型微调（调优）的流程（五步法）

大模型应用实施方法与路径：由点及面、敏捷推进

AI大模型的未来发展

AI大模型替人干活（路径规划）

大模型技术的扩展与应用

积极拥抱大模型技术，重构业务与产品

案例：智能网络运维、智能路径优化、工艺流程优化、设备故障预测、英伟达、华为智算体系等