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第一天

預(yù)備知識(shí)第一節(jié)：

大模型理論知識(shí)

1. 初探大模型：起源與發(fā)展

2. GPT模型家族：從始至今

3. 大模型-GPT-ChatGPT的對(duì)比介紹

4. 大模型實(shí)戰(zhàn)-大模型2種學(xué)習(xí)路線(xiàn)的講解

5. 大模型最核心的三項(xiàng)技術(shù)：模型、微調(diào)和開(kāi)發(fā)框架

6. OpenAl GPT系列在線(xiàn)大模型技術(shù)生態(tài)

7. OpenAl文本模型A、B、C、D四大模型引擎簡(jiǎn)介

8. OpenAl語(yǔ)音模型Whisper與圖像型DALL·E模型介紹

9. 最強(qiáng)Embedding大模型text-embedding-ada模型介紹

10. 全球開(kāi)源大模型性能評(píng)估榜單

11. 中文大模型生態(tài)介紹與GLM 130B模型介紹

12. ChatGLM模型介紹與部署門(mén)檻

13. ChatGLM開(kāi)源生態(tài)：微調(diào)、多模態(tài)，WebUI等項(xiàng)目簡(jiǎn)介

預(yù)備知識(shí)第二節(jié)：

自注意力機(jī)制、Transformer模型、BERT模型

1. RNN-LSTM-GRU等基本概念

2. 編碼器、解碼器

3. 自注意力機(jī)制詳解

4. Transformer

5. Mask Multi-Head Attention

6. 位置編碼

7. 特定于任務(wù)的輸入轉(zhuǎn)換

8. 無(wú)監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練、有監(jiān)督 Fine-tuning

9. BERT思路的理解

10. BERT模型下游任務(wù)的網(wǎng)絡(luò)層設(shè)計(jì)

11. BERT的訓(xùn)練

12. HuggingFace中BERT模型的推斷

13. 基于上下文的學(xué)習(xí)

14. 代碼和案例實(shí)踐：

15. 基本問(wèn)答系統(tǒng)的代碼實(shí)現(xiàn)

16. 深入閱讀理解的代碼實(shí)現(xiàn)

17. 段落相關(guān)性代碼實(shí)現(xiàn)

第一節(jié)：

GPT1、GPT2、GPT3、ChatGPT原理與實(shí)戰(zhàn)

1. 監(jiān)督微調(diào)（SFT）模型

2. 指示學(xué)習(xí)和提示學(xué)習(xí)

3. 簡(jiǎn)單提示、小樣本提示、基于用戶(hù)的提示

4. 指令微調(diào)

5. RLLHF技術(shù)詳解（從人類(lèi)的反饋中學(xué)習(xí)）

6. 聚合問(wèn)答數(shù)據(jù)訓(xùn)練獎(jiǎng)勵(lì)模型（RM）

7. 強(qiáng)化學(xué)習(xí)微調(diào)、PPO、InstructGPT遵循用戶(hù)意圖使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)方案

8. Instruct Learning vs. Prompt Learning

9. ChatGPT增加了Chat屬性

10. AI系統(tǒng)的新范式

11. GPT1-GPT2-GPT3-InstructGPT的-chatGPT的技術(shù)關(guān)系

12. 代碼和案例實(shí)踐：

13. 使用ChatGPT打造你的私人聊天助理

14. 演示提示詞技巧，翻譯器潤(rùn)色器、JavaScript 控制臺(tái) 、Excel Sheet

15. 網(wǎng)站定制chatgpt-web

第二節(jié)：

Embedding模型實(shí)戰(zhàn)

1. 大模型技術(shù)浪潮下的Embedding技術(shù)定位

2. Embedding技術(shù)入門(mén)介紹

3. 從Ono-hot到Embedding

4. Embedding文本衡量與相似度計(jì)算

5. OpenAl Embedding模型與開(kāi)源Embedding框架

6. 兩代OpenAl Embedding模型介紹

7. text-embedding-ada-002模型調(diào)用方法詳解

8. text-embedding-ada-002模型參數(shù)詳解與優(yōu)化策略

9. 借助Embedding進(jìn)行特征編碼

10. Embedding結(jié)果的可視化展示與結(jié)果分析

11. 【實(shí)戰(zhàn)】借助Embedding特征編碼完成有監(jiān)督預(yù)測(cè)

12. 【實(shí)戰(zhàn)】借助Embedding進(jìn)行推薦系統(tǒng)冷啟動(dòng)

13. 【實(shí)戰(zhàn)】借助Embedding進(jìn)行零樣本分類(lèi)與文本搜索

14. Embedding模型結(jié)構(gòu)微調(diào)優(yōu)化

15. 借助CNN進(jìn)行Embedding結(jié)果優(yōu)化

16. 【企業(yè)級(jí)實(shí)戰(zhàn)】海量文本的Embedding高效匹配

第三節(jié)：

LLM應(yīng)用程序技術(shù)棧和提示詞工程Prompt Enginerring

1. 設(shè)計(jì)模式：上下文學(xué)習(xí)

2. 數(shù)據(jù)預(yù)處理/嵌入

3. 提示構(gòu)建/檢索

4. 提示執(zhí)行/推理

5. 數(shù)據(jù)預(yù)處理/嵌入

6. Weaviate、Vespa 和 Qdrant等開(kāi)源系統(tǒng)

7. Chroma 和 Faiss 等本地向量管理庫(kù)

8. pgvector 等OLTP 擴(kuò)展

9. 提示構(gòu)建/檢索

10. 提示執(zhí)行/推理

11. 新興的大語(yǔ)言（LLM）技術(shù)棧

12. 數(shù)據(jù)預(yù)處理管道（data preprocessing pipeline）

13. 嵌入終端（embeddings endpoint ）+向量存儲(chǔ)（vector store）

14. LLM 終端（LLM endpoints）

15. LLM 編程框架（LLM programming framework）

16. LangChain的主要功能及模塊

17. Prompts: 這包括提示管理、提示優(yōu)化和提示序列化

18. LLMs: 這包括所有LLMs的通用接口，以及常用的LLMs工具

19. Document Loaders: 這包括加載文檔的標(biāo)準(zhǔn)接口，以及與各種文本數(shù)據(jù)源的集成

20. Utils: 語(yǔ)言模型在與其他知識(shí)或計(jì)算源的交互

21. Python REPLs、嵌入、搜索引擎等

22. LangChain提供的常用工具

23. Indexes：語(yǔ)言模型結(jié)合自定義文本數(shù)據(jù)

24. Agents：動(dòng)作執(zhí)行、觀測(cè)結(jié)果，

25. LangChain的代理標(biāo)準(zhǔn)接口、可供選擇的代理、端到端代理示例

26. Chat：Chat模型處理消息

27. 代碼和案例實(shí)踐：

28. LLM大模型的使用

29. Prompts的設(shè)計(jì)和使用

第二天

第四節(jié)：

LangChain的使用

1. 構(gòu)建垂直領(lǐng)域大模型的通用思路和方法

2. (1) 大模型+知識(shí)庫(kù)

3. (2) PEFT(參數(shù)高效的微調(diào))

4. (3) 全量微調(diào)

5. (4) 從預(yù)訓(xùn)練開(kāi)始定制

6. LangChain介紹

7. LangChain模塊學(xué)習(xí)-LLMs 和 Prompts

8. LangChain之Chains模塊

9. LangChain之Agents模塊

10. LangChain之Callback模塊

11. Embedding嵌入

12. 自定義知識(shí)庫(kù)

13. 知識(shí)沖突的處理方式

14. 向量化計(jì)算可采用的方式

15. 文檔加載器模塊

16. 向量數(shù)據(jù)庫(kù)問(wèn)答的設(shè)計(jì)

17. Lanchain競(jìng)品調(diào)研和分析

18. Dust.tt/Semantic-kernel/Fixie.ai/Cognosis/GPT-Index

19. LlamaIndex介紹

20. LlamaIndex索引

21. 動(dòng)手實(shí)現(xiàn)知識(shí)問(wèn)答系統(tǒng)

22. 代碼和案例實(shí)踐：

23. 動(dòng)手實(shí)現(xiàn)知識(shí)問(wèn)答機(jī)器人

24. LangChain文本摘要

25. PDF文本閱讀問(wèn)答

第五節(jié)：

國(guó)產(chǎn)大模型ChatGLM

1. 新一代GLM-4模型入門(mén)介紹

2. 智譜Al Mass開(kāi)放平臺(tái)使用方法03GLM在線(xiàn)大模型生態(tài)介紹

3. CharGLM、CogView. Embedding模型介紹

4. GLM在線(xiàn)知識(shí)庫(kù)使用及模型計(jì)費(fèi)說(shuō)明

5. GLM模型API一KEY獲取與賬戶(hù)管理方法

6. GLM模型SDK調(diào)用與三種運(yùn)行方法

7. GLM4調(diào)用函數(shù)全參數(shù)詳解

8. GLM4 Message消息格式與身份設(shè)置方法

9. GLM4 tools外部工具調(diào)用方法

10. GLM4 Function calling函數(shù)封裝12GLM4接入在線(xiàn)知識(shí)庫(kù)retrieval流程

11. GLM4接入互聯(lián)網(wǎng)web_search方法

12. 【實(shí)戰(zhàn)】基于GLM4打造自動(dòng)數(shù)據(jù)分析Agent

13. 【實(shí)戰(zhàn)】基于GLM4的自然語(yǔ)言編程實(shí)戰(zhàn)

14. 【實(shí)戰(zhàn)】基于GLM4 Function call的用戶(hù)意圖識(shí)別

15. 【實(shí)戰(zhàn)】基于GLM4的長(zhǎng)文本讀取與優(yōu)化

第六節(jié)：

Sora大模型技術(shù)優(yōu)勢(shì)

1. 什么是Sora

2. Sora視頻生成能力

3. Sora技術(shù)獨(dú)特之處

4. 統(tǒng)一的視覺(jué)數(shù)據(jù)表示

5. 視頻壓縮網(wǎng)絡(luò)

6. 擴(kuò)散型變換器模型

7. 視頻壓縮與潛在空間

第七節(jié)：

語(yǔ)言理解與字幕生成及其應(yīng)用

1. 使用圖像和視頻作為提示詞

2. 動(dòng)畫(huà)DALL·E圖像

3. 擴(kuò)展生成的視頻

4. 視頻到視頻編輯

5. 連接視頻

6. 字幕生成

7. 重字幕技術(shù)

8. GPT技術(shù)應(yīng)用

第三天

第八節(jié)：

圖像生成和應(yīng)用實(shí)操

1. 新興的仿真功能

2. 長(zhǎng)期連續(xù)性和物體持久性

3. 角色和物體的一致性

4. 視頻內(nèi)容的連貫性

5. 與世界互動(dòng)

6. 簡(jiǎn)單影響行為模擬

7. 模擬數(shù)字世界

第九節(jié)：

應(yīng)用場(chǎng)景與潛力分析

1. 電影與娛樂(lè)產(chǎn)業(yè)

2. 游戲開(kāi)發(fā)

3. 教育與培訓(xùn)

4. 廣告與營(yíng)銷(xiāo)

5. 科學(xué)研究與模擬

6. 生成數(shù)據(jù)

7. 畢業(yè)生職位分類(lèi)案例研究

8. 提示函數(shù)

9. FunctionCalling

10. 提示工程在模型上的應(yīng)用

11. AI聊天社交應(yīng)用

12. CallAnnie

13. NewBing

14. AI輔助文章創(chuàng)作

15. 迅捷AI寫(xiě)作

16. ChibiAI

17. AI辦公智能助手

18. GrammaAI

19. AI藝術(shù)領(lǐng)域創(chuàng)作

第十節(jié)：

大模型企業(yè)商用項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)講解

1. 使用大模型實(shí)現(xiàn)推薦系統(tǒng)（商用案例）

2. 使用大模型實(shí)現(xiàn)汽車(chē)在線(xiàn)銷(xiāo)售系統(tǒng)

3. 企業(yè)自然語(yǔ)言sql生成（企業(yè)內(nèi)部系統(tǒng)使用）