大模型技術(shù)與應(yīng)用培訓(xùn)提綱(48)

大模型技術(shù)與應(yīng)用培訓(xùn)提綱(48)詳細(xì)內(nèi)容
大模型技術(shù)與應(yīng)用培訓(xùn)提綱(48)
大模型技術(shù)與應(yīng)用培訓(xùn)提綱
第一天:基礎(chǔ)篇與技術(shù)概覽
上午(3小時(shí))
大模型技術(shù)基礎(chǔ)與最新進(jìn)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(shí)驗(yàn)環(huán)境的搭建
機(jī)器學(xué)習(xí)環(huán)境與深度學(xué)習(xí)環(huán)境
Python編程與數(shù)據(jù)科學(xué)工具庫(kù)介紹
GPU與cuda深度學(xué)習(xí)框架:PyTorchChatGPT模型背后的NLP基礎(chǔ)知識(shí)
深度學(xué)習(xí)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(yīng)用
文心一言、通義千問(wèn)等Midjourney等
企業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景案例分析
金融機(jī)構(gòu)中的智能風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估系統(tǒng)案例
教育機(jī)構(gòu)的個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑推薦系統(tǒng)案例
下午(3小時(shí))
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(jī)制與多頭注意力
位置編碼(為什么可以?huà)仐塕NN)
Batch Norm與Layer Norm
解碼器的構(gòu)造
chatGPT的原理介紹
指示學(xué)習(xí)與InstructGPT相關(guān)數(shù)據(jù)集
有監(jiān)督微調(diào)(SFT)
從人類(lèi)反饋中RL的思路
獎(jiǎng)勵(lì)建模(RM)
運(yùn)用PPO改進(jìn)
企業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景案例分析
法律行業(yè)的法條自動(dòng)生成案例
法律行業(yè)的智能合同審核與咨詢(xún)案例
實(shí)戰(zhàn)演練:基礎(chǔ)模型的使用與體驗(yàn)
演示如何使用最新的開(kāi)源大模型ChatGLM3
學(xué)員動(dòng)手操作,體驗(yàn)?zāi)P偷幕竟δ芗白钚绿匦?br /> 第二天:進(jìn)階篇與實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用
上午(3小時(shí))
大模型的微調(diào)和優(yōu)化
ChatGLM部署
ChatGLM3-6B介紹
ChatGLM3搭建流程
應(yīng)用場(chǎng)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(qiáng)
大模型訓(xùn)練的高效算法與優(yōu)化技術(shù)
LoRAPrefix Tuning
P-Tuning
Prompt Tuning
freeze
企業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景案例分析
金融科技中的自動(dòng)化報(bào)告生成與分析案例
醫(yī)療研究中的文獻(xiàn)檢索與知識(shí)提取案例
教育技術(shù)中的智能教學(xué)輔助工具案例
下午(3小時(shí))
實(shí)戰(zhàn)演練:大模型的微調(diào)實(shí)踐
演示ChatGLM3微調(diào)過(guò)程
數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
模型調(diào)整
結(jié)果評(píng)估
學(xué)習(xí)LangChain所需的知識(shí)儲(chǔ)備
詞嵌入與語(yǔ)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(kù)
建立企業(yè)級(jí)對(duì)話(huà)系統(tǒng)
LangChain的原理
大模型利用的難點(diǎn)與痛點(diǎn)
Langchain的基本思路
關(guān)鍵組件
大模型的部署與運(yùn)維
模型部署的最佳實(shí)踐,包括容器化、云服務(wù)等
ChatGLM.cpp等
Docker簡(jiǎn)介
K8s簡(jiǎn)介
運(yùn)維中的監(jiān)控、調(diào)優(yōu)與安全性管理
企業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景案例分析
企業(yè)內(nèi)部的知識(shí)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(guò)這個(gè)為期兩天的培訓(xùn),學(xué)員將能夠全面掌握大模型技術(shù)的基礎(chǔ)知識(shí)、最新進(jìn)展、企業(yè)級(jí)應(yīng)用場(chǎng)景以及未來(lái)趨勢(shì)。通過(guò)案例分析、實(shí)戰(zhàn)演練和高級(jí)應(yīng)用開(kāi)發(fā),學(xué)員將能夠深入理解并應(yīng)用大模型技術(shù),為企業(yè)帶來(lái)創(chuàng)新與價(jià)值。
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DeepSeek輔助日常工作培訓(xùn)提綱一、引言介紹大模型領(lǐng)域的競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)強(qiáng)調(diào)DeepSeek的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)二、DeepSeek概述DeepSeek的發(fā)展背景與定位DeepSeek各版本的特點(diǎn)與區(qū)別三、DeepSeek部署本地單機(jī)部署DeepSeek蒸餾版的硬件要求本地單機(jī)部署DeepSeek(量化)滿(mǎn)血版的配置與性能本地單機(jī)多卡部署DeepSeek(量化)滿(mǎn)血版的策
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人工智能“最強(qiáng)模型”transformer詳解【課程簡(jiǎn)介】Transformer是迄今為止人工智能領(lǐng)域的最新和最強(qiáng)大的模型類(lèi)別之一。它幾乎正在憑借一己之力來(lái)推動(dòng)深度學(xué)習(xí)的又一波重大進(jìn)步。Transformer模型充分運(yùn)用了稱(chēng)為注意力和自注意力機(jī)制,以檢測(cè)系列(或圖像)中元素相互影響和相互依賴(lài)的微妙關(guān)系。本課程通過(guò)2天時(shí)間的詳細(xì)介紹,可使學(xué)習(xí)者初步了解Tran
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人工智能技術(shù)詳解【課程內(nèi)容】本課程包含大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、知識(shí)圖譜、強(qiáng)化學(xué)習(xí)與深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的相關(guān)知識(shí)?!菊n程時(shí)長(zhǎng)】7天(7小時(shí)/天)【課程對(duì)象】理工科本科及以上,且至少了解一門(mén)編程語(yǔ)言。【課程大綱】(培訓(xùn)內(nèi)容可根據(jù)客戶(hù)需求調(diào)整)時(shí)間內(nèi)容案例實(shí)踐與練習(xí)Day1上午準(zhǔn)備工作準(zhǔn)備工作1.概念與術(shù)語(yǔ)2.Python(Anaconda)的安裝3.Pycharm
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人工智能之最新自然語(yǔ)言處理技術(shù)與實(shí)戰(zhàn)課程介紹:自然語(yǔ)言處理(簡(jiǎn)稱(chēng)NLP)是計(jì)算機(jī)科學(xué)和人工智能研究的一個(gè)重要方向,研究計(jì)算機(jī)和理解和運(yùn)用人類(lèi)語(yǔ)言進(jìn)行交互的問(wèn)題,它是集語(yǔ)言學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、大數(shù)據(jù)于一體的綜合學(xué)科。本課程主要介紹了NLP中的常用知識(shí)點(diǎn):分詞、詞法分析、句法分析、向量化方法、經(jīng)典的NLP機(jī)器學(xué)習(xí)算法,還重點(diǎn)介紹了NLP中最近兩年來(lái)基于大規(guī)模語(yǔ)
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