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课程培训
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大模型应用培训
大模型应用培训 一、基础认知与理论 1. 大模型概览：介绍大模型的定义、特点、优势和局限性，以及在企业中的应用案例。 2. AI及LLM基础：包括AI领域基础概念，如机器学习、神经网络、自然语言处理等；LLM（大型语言模型）和Generative AI（生成式AI）的介绍；OpenAI及其他常用大模型参数详解与API调用方法。 二、技术原理与开发 1. 大模型基础知识与原理：包括模型架构、训练方法、优化算法等。 2. 大模型开发基础：如OpenAI Embedding、Assistants API等。 3. 提示词工程：讲解提示词的重要性，如何编写有效的结构化提示词，并进行实际练习。 4. LangChain开发：掌握LangChain的高级工具与RAG（检索增强生成）和Agent技术，能够构建复杂的AI应用。 5. AutoGen开发：介绍AutoGen Studio和AutoGen Framework，实现LLM配置、Agent类型与Code Executors自动化代码。 三、工具与平台应用 l 主流大模型工具介绍：如ChatGPT、DeepSeek、文心一言等的功能与特点。 l 大模型工具实操：使用大模型进行文档处理、数据分析、PPT制作等，掌握提示词写作技巧，优化与AI的交互。 四、行业应用与解决方案 1. 行业应用实战：结合金融、医疗、教育等行业的实际需求，进行大模型应用的实战演练。 2. 企业知识与流程：掌握如何让大模型掌握企业的专有知识和流程，进行企业知识的整合与训练，使用企业数据对大模型进行微调。 3. 大模型的智能化改造：利用大模型进行业务流程的智能化改造，介绍智能化改造的工具和平台。 五、实战案例与项目落地 案例分析：分享国内外大模型成功应用案例，进行案例分析与讨论。 项目落地指导：提供解决方案设计、云服务选型与成本测算等指导，帮助学员将所学知识应用于实际项目中。 六、进阶技能与未来趋势 大模型训练与微调：具备大模型的训练与调优能力，能够开发和优化适用于特定领域的AI模型。 大模型的未来发展：探讨大模型技术的前沿动态、对企业未来发展的潜在影响，以及未来可能的发展方向和挑战。
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