《大語言模型培訓(xùn)》

  培訓(xùn)講師:李海良

講師背景:
李海良老師暨南大學(xué)副教授,碩士生導(dǎo)師,九三學(xué)社社員,中山大學(xué)工學(xué)博士香港城市大學(xué)訪問學(xué)者廣東工業(yè)大學(xué)校外合作研究生導(dǎo)師研究方向為深度學(xué)習(xí)、圖像識別、智慧綜合能源和能源大數(shù)據(jù)簡介l2018年獲得中山大學(xué)工學(xué)博士學(xué)位,2019年至2021年在暨 詳細(xì)>>

李海良
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《大語言模型培訓(xùn)》詳細(xì)內(nèi)容

《大語言模型培訓(xùn)》

大語言模型培訓(xùn)課程大綱
第一天:大語言模型基礎(chǔ)與理論 上午:
自然語言處理概述
NLP定義、發(fā)展歷程與應(yīng)用領(lǐng)域
文本數(shù)據(jù)的特點與挑戰(zhàn)
傳統(tǒng)NLP方法與深度學(xué)習(xí)方法的對比
大語言模型簡介
什么是大語言模型(LLMs)
LLMs的歷史:從ELMo到GPT系列
LLMs的核心技術(shù):Transformer架構(gòu)
下午:
Transformer模型詳解
Transformer架構(gòu)的組成:編碼器與解碼器
自注意力機制與多頭注意力
位置編碼與層歸一化
Transformer的變體與應(yīng)用
大語言模型的訓(xùn)練與優(yōu)化
數(shù)據(jù)集構(gòu)建與預(yù)處理
訓(xùn)練目標(biāo):語言建模損失
優(yōu)化算法與超參數(shù)調(diào)整
模型壓縮與剪枝技術(shù)
第二天:大語言模型的高級概念與應(yīng)用
上午:
上下文學(xué)習(xí)與知識表示
LLMs的上下文學(xué)習(xí)能力
知識圖譜與LLMs的融合
實體識別與關(guān)系抽取
生成式任務(wù)與評估
文本生成任務(wù)概述
評估指標(biāo):BLEU, ROUGE, METEOR等
人類評估與自動化評估的對比
下午:
對話系統(tǒng)與聊天機器人
對話系統(tǒng)的基本原理
聊天機器人的設(shè)計與實現(xiàn)
倫理與隱私考量
多模態(tài)大語言模型
文本、圖像、音頻等多模態(tài)數(shù)據(jù)的融合
跨模態(tài)生成與理解
實際應(yīng)用案例分享
第三天:實踐 - 環(huán)境搭建與基礎(chǔ)模型訓(xùn)練
全天:
環(huán)境搭建
選擇合適的硬件與軟件環(huán)境
安裝必要的庫與框架(如PyTorch, TensorFlow)
配置CUDA與cuDNN(如果使用GPU)
基礎(chǔ)模型訓(xùn)練
使用開源的Transformer實現(xiàn)(如Hugging Face Transformers)
數(shù)據(jù)集準(zhǔn)備與預(yù)處理
模型配置與訓(xùn)練腳本編寫
監(jiān)控訓(xùn)練過程與調(diào)整參數(shù)
第四天:實踐 - 定制大語言模型與應(yīng)用開發(fā)
上午:
定制大語言模型
遷移學(xué)習(xí)與微調(diào)
針對特定領(lǐng)域或任務(wù)的數(shù)據(jù)收集與標(biāo)注
定制模型的訓(xùn)練與評估
下午:
應(yīng)用開發(fā)
構(gòu)建基于LLMs的API服務(wù)
集成到現(xiàn)有系統(tǒng)中(如客服系統(tǒng)、內(nèi)容創(chuàng)作平臺)
實時推理與性能優(yōu)化
第五天:實踐 - 高級應(yīng)用與未來展望
上午:
高級應(yīng)用案例
文本摘要與生成
問答系統(tǒng)
創(chuàng)意寫作輔助
跨語言理解與生成
下午:
未來趨勢與技術(shù)展望
LLMs的未來發(fā)展方向
新興技術(shù)如AIGC(AI生成內(nèi)容)的影響
倫理、隱私與安全的挑戰(zhàn)與應(yīng)對
項目展示與討論
學(xué)員分組展示各自的項目成果
集體討論與反饋
課程總結(jié)與反饋
總結(jié)五天課程內(nèi)容
收集學(xué)員反饋,優(yōu)化后續(xù)教學(xué)
結(jié)束:鼓勵學(xué)員繼續(xù)探索大語言模型的更多應(yīng)用,提供進(jìn)一步學(xué)習(xí)資源鏈接。

 

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《大數(shù)據(jù)技術(shù)及應(yīng)用》課程教學(xué)大綱一、課程基本信息課程名稱大數(shù)據(jù)技術(shù)及應(yīng)用(英文名稱)BigdatatechnologyandApplication課程學(xué)時理論8小時,實驗4小時授課方式多媒體+實踐考核方式實踐考試+課程論文開課單位先修課程C語言程序設(shè)計;Java程序設(shè)計;數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu);Linux操作系統(tǒng);后續(xù)課程大數(shù)據(jù)算法;適用專業(yè)數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)、人工智能

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大語言模型開發(fā)與訓(xùn)練培訓(xùn)大綱第一天:基礎(chǔ)知識與初步實踐上午:理論基礎(chǔ)與工具準(zhǔn)備1.歡迎與介紹培訓(xùn)目標(biāo)和內(nèi)容概述參與者自我介紹與期望2.大語言模型概述2.1什么是大語言模型(LLM)定義與基本概念介紹Transformer架構(gòu)及其在自然語言處理中的重要性2.2LLM的應(yīng)用場景和優(yōu)勢介紹LLM在文本生成、翻譯、問答系統(tǒng)、文本摘要等方面的應(yīng)用主要的LLM架構(gòu)GPT

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人工智能   08.29

人工智能課程大綱人工智能課程大綱一、課程介紹人工智能是現(xiàn)代科技領(lǐng)域的熱點之一,本課程旨在介紹人工智能的基本理論、應(yīng)用領(lǐng)域以及相關(guān)技術(shù)。通過本課程的學(xué)習(xí),學(xué)生將了解人工智能的概念、發(fā)展歷程以及未來發(fā)展趨勢,掌握人工智能的基本原理和各種算法模型,并學(xué)會應(yīng)用人工智能技術(shù)解決實際問題。二、課程目標(biāo)1.理解人工智能的基本概念和原理;2.熟悉人工智能的發(fā)展歷程和應(yīng)用領(lǐng)域

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人工智能基礎(chǔ)理論主題:機器學(xué)習(xí),深度學(xué)習(xí),大模型,多模態(tài)1.機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)1.1機器學(xué)習(xí)的基本概念機器學(xué)習(xí)的定義與重要性數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法與傳統(tǒng)編程的區(qū)別1.2常見的機器學(xué)習(xí)算法及其應(yīng)用場景線性回歸:用于預(yù)測連續(xù)值邏輯回歸:用于二分類問題決策樹與隨機森林:用于分類和回歸支持向量機(SVM):用于分類問題2.深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)2.1深度學(xué)習(xí)的基本原理人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)與工

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第一天:人工智能基礎(chǔ)理論主題:機器學(xué)習(xí),深度學(xué)習(xí),大模型,多模態(tài)1.機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)1.1機器學(xué)習(xí)的基本概念機器學(xué)習(xí)的定義與重要性數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法與傳統(tǒng)編程的區(qū)別1.2常見的機器學(xué)習(xí)算法及其應(yīng)用場景線性回歸:用于預(yù)測連續(xù)值邏輯回歸:用于二分類問題決策樹與隨機森林:用于分類和回歸支持向量機(SVM):用于分類問題2.深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)2.1深度學(xué)習(xí)的基本原理人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的

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《軟件工程設(shè)計》課程教學(xué)大綱總學(xué)時數(shù):60學(xué)時,其中:理論教學(xué)30學(xué)時,實踐教學(xué)30學(xué)時學(xué)分:先修課程:《計算機基礎(chǔ)》,《C語言程序設(shè)計》,《數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)》和《數(shù)據(jù)庫原理及其應(yīng)用》考核方式:考試一、制訂大綱的依據(jù)本大綱根據(jù)2020年計算機應(yīng)用技術(shù)專業(yè)教學(xué)計劃制訂二、課程簡介軟件工程作為一門專業(yè)主干課,重點要求學(xué)生學(xué)習(xí)與軟件開發(fā)和維護(hù)有關(guān)的四個方面的主要內(nèi)容——過

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網(wǎng)絡(luò)安全滲透測試培訓(xùn)大綱---培訓(xùn)目標(biāo):本培訓(xùn)旨在通過五天的學(xué)習(xí),使學(xué)員全面掌握網(wǎng)絡(luò)安全滲透測試的理論知識與實踐技能。培訓(xùn)將理論與實踐相結(jié)合,確保學(xué)員能夠在理解滲透測試原理的基礎(chǔ)上,熟練運用各種工具和技術(shù)進(jìn)行實際操作。通過培訓(xùn),學(xué)員將能夠獨立完成滲透測試項目,提升網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)與應(yīng)急響應(yīng)能力。---第一天:滲透測試基礎(chǔ)與理論上午-網(wǎng)絡(luò)安全概述-網(wǎng)絡(luò)安全的重要性

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