大模型技術(shù)與應用培訓提綱(48)

  培訓講師:葉梓

講師背景:
葉梓老師葉梓,工學博士,高級工程師。現(xiàn)某大型上市企業(yè)資深技術(shù)專家。2005年上海交通大學計算機專業(yè)博士畢業(yè),在校期間的主研方向為數(shù)據(jù)挖掘、機器學習、人工智能。畢業(yè)后即進入軟件行業(yè)從事信息化技術(shù)相關(guān)工作;負責或參與了多項、省市級人工智能及大數(shù) 詳細>>

葉梓
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大模型技術(shù)與應用培訓提綱(48)詳細內(nèi)容

大模型技術(shù)與應用培訓提綱(48)

大模型技術(shù)與應用培訓提綱
第一天:基礎(chǔ)篇與技術(shù)概覽
上午(3小時)
大模型技術(shù)基礎(chǔ)與最新進展
大模型的定義與關(guān)鍵技術(shù)概覽
生成式人工智能(AIGC)概念
ChatGPT歷史與發(fā)展
一些關(guān)鍵技術(shù)
人工智能實驗環(huán)境的搭建
機器學習環(huán)境與深度學習環(huán)境
Python編程與數(shù)據(jù)科學工具庫介紹
GPU與cuda深度學習框架:PyTorchChatGPT模型背后的NLP基礎(chǔ)知識
深度學習算法基礎(chǔ)
MLP與CNN、RNN
特殊字符、分詞與停用詞處理技術(shù)
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
企業(yè)應用場景案例分析
金融機構(gòu)中的智能風險評估系統(tǒng)案例
教育機構(gòu)的個性化學習路徑推薦系統(tǒng)案例
下午(3小時)
大模型的核心技術(shù)深入
Transformer架構(gòu)的深入解析與優(yōu)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(gòu)造
chatGPT的原理介紹
指示學習與InstructGPT相關(guān)數(shù)據(jù)集
有監(jiān)督微調(diào)(SFT)
從人類反饋中RL的思路
獎勵建模(RM)
運用PPO改進
企業(yè)應用場景案例分析
法律行業(yè)的法條自動生成案例
法律行業(yè)的智能合同審核與咨詢案例
實戰(zhàn)演練:基礎(chǔ)模型的使用與體驗
演示如何使用最新的開源大模型ChatGLM3
學員動手操作,體驗模型的基本功能及最新特性
第二天:進階篇與實戰(zhàn)應用
上午(3小時)
大模型的微調(diào)和優(yōu)化
ChatGLM部署
ChatGLM3-6B介紹
ChatGLM3搭建流程
應用場景(工具調(diào)用、代碼執(zhí)行)
權(quán)重量化
ChatGLM3原理
Code Interpreter
多模態(tài)CogVLMWebGLM搜索增強
大模型訓練的高效算法與優(yōu)化技術(shù)
LoRAPrefix Tuning
P-Tuning
Prompt Tuning
freeze
企業(yè)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(yī)療研究中的文獻檢索與知識提取案例
教育技術(shù)中的智能教學輔助工具案例
下午(3小時)
實戰(zhàn)演練:大模型的微調(diào)實踐
演示ChatGLM3微調(diào)過程
數(shù)據(jù)準備
模型調(diào)整
結(jié)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(shù)據(jù)庫
建立企業(yè)級對話系統(tǒng)
LangChain的原理
大模型利用的難點與痛點
Langchain的基本思路
關(guān)鍵組件
大模型的部署與運維
模型部署的最佳實踐,包括容器化、云服務等
ChatGLM.cpp等
Docker簡介
K8s簡介
運維中的監(jiān)控、調(diào)優(yōu)與安全性管理
企業(yè)應用場景案例分析
企業(yè)內(nèi)部的知識管理系統(tǒng)與智能助手案例
衛(wèi)生行業(yè)的智能助手
通過這個為期兩天的培訓,學員將能夠全面掌握大模型技術(shù)的基礎(chǔ)知識、最新進展、企業(yè)級應用場景以及未來趨勢。通過案例分析、實戰(zhàn)演練和高級應用開發(fā),學員將能夠深入理解并應用大模型技術(shù),為企業(yè)帶來創(chuàng)新與價值。

 

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