大模型技術(shù)與應(yīng)用培訓(xùn)提綱(48)

  培訓(xùn)講師:葉梓

講師背景:
葉梓老師葉梓,工學(xué)博士,高級(jí)工程師?,F(xiàn)某大型上市企業(yè)資深技術(shù)專(zhuān)家。2005年上海交通大學(xué)計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)博士畢業(yè),在校期間的主研方向?yàn)閿?shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能。畢業(yè)后即進(jìn)入軟件行業(yè)從事信息化技術(shù)相關(guān)工作;負(fù)責(zé)或參與了多項(xiàng)、省市級(jí)人工智能及大數(shù) 詳細(xì)>>

葉梓
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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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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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