大模型應(yīng)用培訓

一、基礎(chǔ)認知與理論

1.?大模型概覽：介紹大模型的定義、特點、優(yōu)勢和局限性，以及在企業(yè)中的應(yīng)用案例。

2.?AI及LLM基礎(chǔ)：包括AI領(lǐng)域基礎(chǔ)概念，如機器學習、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自然語言處理等；LLM（大型語言模型）和Generative AI（生成式AI）的介紹；OpenAI及其他常用大模型參數(shù)詳解與API調(diào)用方法。

二、技術(shù)原理與開發(fā)

1.?大模型基礎(chǔ)知識與原理：包括模型架構(gòu)、訓練方法、優(yōu)化算法等。

2.?大模型開發(fā)基礎(chǔ)：如OpenAI Embedding、Assistants API等。

3.?提示詞工程：講解提示詞的重要性，如何編寫有效的結(jié)構(gòu)化提示詞，并進行實際練習。

4.?LangChain開發(fā)：掌握LangChain的高級工具與RAG（檢索增強生成）和Agent技術(shù)，能夠構(gòu)建復(fù)雜的AI應(yīng)用。

5.?AutoGen開發(fā)：介紹AutoGen Studio和AutoGen Framework，實現(xiàn)LLM配置、Agent類型與Code Executors自動化代碼。

三、工具與平臺應(yīng)用

l?主流大模型工具介紹：如ChatGPT、DeepSeek、文心一言等的功能與特點。

l?大模型工具實操：使用大模型進行文檔處理、數(shù)據(jù)分析、PPT制作等，掌握提示詞寫作技巧，優(yōu)化與AI的交互。

四、行業(yè)應(yīng)用與解決方案

1.?行業(yè)應(yīng)用實戰(zhàn)：結(jié)合金融、醫(yī)療、教育等行業(yè)的實際需求，進行大模型應(yīng)用的實戰(zhàn)演練。

2.?企業(yè)知識與流程：掌握如何讓大模型掌握企業(yè)的專有知識和流程，進行企業(yè)知識的整合與訓練，使用企業(yè)數(shù)據(jù)對大模型進行微調(diào)。

3.?大模型的智能化改造：利用大模型進行業(yè)務(wù)流程的智能化改造，介紹智能化改造的工具和平臺。

五、實戰(zhàn)案例與項目落地

案例分析：分享國內(nèi)外大模型成功應(yīng)用案例，進行案例分析與討論。

項目落地指導：提供解決方案設(shè)計、云服務(wù)選型與成本測算等指導，幫助學員將所學知識應(yīng)用于實際項目中。

六、進階技能與未來趨勢

大模型訓練與微調(diào)：具備大模型的訓練與調(diào)優(yōu)能力，能夠開發(fā)和優(yōu)化適用于特定領(lǐng)域的AI模型。

大模型的未來發(fā)展：探討大模型技術(shù)的前沿動態(tài)、對企業(yè)未來發(fā)展的潛在影響，以及未來可能的發(fā)展方向和挑戰(zhàn)。

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