大模型應用培訓中心

大模型應用培訓

一、基礎認知與理論

1.?大模型概覽：介紹大模型的定義、特點、優勢和局限性，以及在企業中的應用案例。

2.?AI及LLM基礎：包括AI領域基礎概念，如機器學習、神經網絡、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詳解與API調用方法。

二、技術原理與開發

1.?大模型基礎知識與原理：包括模型架構、訓練方法、優化算法等。

2.?大模型開發基礎：如OpenAI Embedding、Assistants API等。

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

4.?LangChain開發：掌握LangChain的高級工具與RAG（檢索增強生成）和Agent技術，能夠構建復雜的AI應用。

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

三、工具與平臺應用

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、數據分析、PPT制作等，掌握提示詞寫作技巧，優化與AI的交互。

四、行業應用與解決方案

1.?行業應用實戰：結合金融、醫療、教育等行業的實際需求，進行大模型應用的實戰演練。

2.?企業知識與流程：掌握如何讓大模型掌握企業的專有知識和流程，進行企業知識的整合與訓練，使用企業數據對大模型進行微調。

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

五、實戰案例與項目落地

案例分析：分享國內外大模型成功應用案例，進行案例分析與討論。

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

六、進階技能與未來趨勢

大模型訓練與微調：具備大模型的訓練與調優能力，能夠開發和優化適用于特定領域的AI模型。

大模型的未來發展：探討大模型技術的前沿動態、對企業未來發展的潛在影響，以及未來可能的發展方向和挑戰。

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