【ChatGPT如何賦能企業(yè)管理】
【ChatGPT如何賦能企業(yè)管理】詳細內(nèi)容
【ChatGPT如何賦能企業(yè)管理】
《ChatGPT如何賦能企業(yè)管理》
一、實施背景
ChatGPT3個月月活破億,可能會顛覆萬億美金Google,已經(jīng)顛覆獨角獸Grammerly,未來會有更多的行業(yè)和職業(yè)被顛覆,在大變局下,我們?nèi)绾稳ド羁陶J識ChatGPT,利用ChatGPT武裝自己和自己所在的組織。
本課程通過四大部分,第一部分全面了解ChatGPT的前世今生、技術(shù)實現(xiàn)原理、行業(yè)實踐以及商業(yè)變現(xiàn)途徑;第二部分了解以ChatGPT為代表的AIGC浪潮,除了生成文本,還生成圖片、音頻、視頻、多模態(tài)從而實現(xiàn)數(shù)字人,GAMEAI等;第三部分了解驅(qū)動ChatGPT與AIGC的底層是大模型,了解大模型的一般原理和技術(shù)發(fā)展;第四部分則是尋找ChatGPT的小的切入點,實現(xiàn)搞錢。
二、實施內(nèi)容
1、課程簡介
課程時長:2天
2、課程大綱
《ChatGPT如何賦能企業(yè)管理》課程大綱(舉例)
模 塊
內(nèi) 容
實戰(zhàn)演練
ChatGPT改變世界
宏觀認知
二季度政治局會議關(guān)于chatGPT會議結(jié)論的政策解讀
人工智能的iphone時刻/登火箭時不要問坐那個座位
AI的影響可能是反人性的
chatGPT的影響可能是文藝復(fù)興級的
新的大國競爭和wintel聯(lián)盟
上一輪人工智能進入尾聲
案例:5000萬美金的朋友圈
案例討論與練習
ChatGPT的先進性
ChatGPT具備諸多先進性特征
ChatGPT 提升的核心點
ChatGPT 提升的原因
ChatGPT 提升的領(lǐng)域
ChatGPT得益于通用(基礎(chǔ))模型所構(gòu)建 AI 系統(tǒng)的新范式
ChatGPT的局限性
機器幻覺
知識庫問題
信息安全
跨境傳輸
預(yù)訓練和微調(diào)
什么是預(yù)訓練
為什么要預(yù)訓練--中文表現(xiàn)不佳
為什么要預(yù)訓練--領(lǐng)域知識不足
為什么要預(yù)訓練--有時候微調(diào)不解決問題
為什么要預(yù)訓練--行業(yè)實踐
預(yù)訓練的目的
領(lǐng)域差距是什么?
數(shù)據(jù)問題
預(yù)訓練過程
分詞
詞表擴充
數(shù)據(jù)源采樣
中文預(yù)訓練集
關(guān)于數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化
C-Eval
學員提問與答疑解惑
什么是微調(diào)
Instruct tuning
Prompt tuning
Instruct-GPT paper
Alpaca微調(diào)過程
Vicuna-13B 的訓練、評估和推理
微調(diào)國內(nèi)實踐
數(shù)據(jù)處理
使用RLHF來優(yōu)化模型
模型優(yōu)化思路
通過引入判別模型代替人工打分
基于強化學習RL 進行語言模型微調(diào)優(yōu)化
人類反饋的強化學習RL的總流程
大實驗:利用竹間智能平臺一起共創(chuàng)一個微調(diào)政務(wù)大模型(0.5天-1天)
其他AIGC實踐
zero-shot vs few shot
多模態(tài)的實現(xiàn):GPT識圖識聲
Stable Diffusion: 文生圖
SigmentAnything Model: 圖片分割
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首席數(shù)字官從0到1數(shù)字化轉(zhuǎn)型培訓項目建議書Jacky首席數(shù)字官從0到1數(shù)字化轉(zhuǎn)型培訓項目建議書Jacky目錄項目概要通過數(shù)字化認知篇、過程篇、能力篇和前沿篇,快速實質(zhì)提升數(shù)字化意識和能力第一部分項目要素第二部分課程介紹第一篇:數(shù)字化認知篇(普惠篇)第二篇:數(shù)字化過程篇(普惠升級篇)第三篇:數(shù)字化能力篇(專業(yè)基礎(chǔ)篇)第四篇:數(shù)字化專項及前沿篇(專業(yè)升級篇)第五
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課程大綱:數(shù)字化科技園區(qū)建設(shè)管理數(shù)字化科技園區(qū)規(guī)劃(一)現(xiàn)狀調(diào)研、需求分析和趨勢研判1、調(diào)研內(nèi)容:發(fā)展基礎(chǔ)、科技園區(qū)政策、上位規(guī)劃計劃、公司內(nèi)部業(yè)務(wù)流程、項目建設(shè)運營情況、已有運營服務(wù)體系、在建項目的智能化系統(tǒng)設(shè)計、標準規(guī)范指引等。2、需求分析:各類主體、機構(gòu)的需求分析及梳理歸納等。3、趨勢研判:技術(shù)發(fā)展趨勢(云計算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能,移動化等)、新
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