課程簡介

本課程通過系統(tǒng)化的講解與案例分析，深入探討大模型技術(shù)的基礎(chǔ)知識與企業(yè)應用，旨在幫助學員全面了解人工智能生成創(chuàng)作（AIGC）的最新趨勢與技術(shù)進展。從大模型基礎(chǔ)概述到提示工程技巧、主流開源語言模型介紹，再到領(lǐng)域大模型的應用與微調(diào)方法，本課程將賦能學員掌握大模型的關(guān)鍵技術(shù)與應用場景。通過實戰(zhàn)案例解析，學員將了解如何通過數(shù)據(jù)構(gòu)造、微調(diào)方法與分布式訓練技術(shù)提升大模型的效能，并探索大模型在智能問答、知識圖譜等企業(yè)實際場景中的成功落地。課程特別適合技術(shù)團隊、企業(yè)AI負責人及希望深入了解大模型應用的專業(yè)人士，助力企業(yè)在AI技術(shù)快速發(fā)展的浪潮中挖掘業(yè)務場景及實現(xiàn)路徑。

目標收益

培訓對象

課程內(nèi)容

第一天上午
大模型基礎(chǔ)概述與提示工程技巧（90分鐘）
1、介紹人工智能生成創(chuàng)作（AIGC）領(lǐng)域的基本概念、應用和發(fā)展趨勢，相關(guān)場景及算法基礎(chǔ)邏輯介紹
2、提示詞使用技巧，指令式列表生成、長對話中保持一致性、表格及代碼生成、引導模型在不同角色之間切換等
第一天上午
主流開源語言大模型介紹與大模型技術(shù)簡述（90分鐘）
1、主流大模型介紹，如GLM、Llama、bloom、MOSS、Baichuan、Qwen、Skywork等
2、領(lǐng)域大模型介紹——法律、醫(yī)療、金融、教育等領(lǐng)域大模型介紹
3、介紹當前預訓練語言模型中的分詞器原理，介紹BPE、WordPiece、Unigram等等方法
第一天下午
大語言模的SFT與數(shù)據(jù)構(gòu)造（90分鐘）
1、大模型中的數(shù)據(jù)構(gòu)造與清洗方法綜合介紹
2、常用參數(shù)微調(diào)方法——Prefix Tuning、P-Tuning、LoRA
3、大模型分布式訓練基礎(chǔ)介紹，簡述當前常用的模型分布式計算方法細介紹數(shù)據(jù)并行、向量并行、流式并行的多種并行策略等
第一天下午
大模型企業(yè)落地案例解析（60分鐘）
1、大模型企業(yè)落地場景介紹，包括智能問答、知識庫、知識圖譜于大模型融合案例等
2、大模型應用落地案例分享
答疑與交流（30分鐘）