大模型原理与实战培训课程大纲

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• 培训对象：

• 适合具备Python编程基础，了解机器学习基本概念，希望系统掌握大语言模型核心技术原理、开发方法与工程化实践的算法工程师、AI应用开发者、科研人员、技术架构师及计算机相关专业学生。

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• 培训目标：

• 完成本课程后，学员将能够深入理解大语言模型的核心架构（Transformer、自注意力机制、MoE）与训练全流程（预训练、微调、对齐），熟练掌握模型开发的主流框架与工具（HuggingFace、LangChain、vLLM、LlamaFactory），掌握提示词工程、检索增强生成（RAG）、智能体（Agent）、模型微调与量化部署等关键工程能力，具备独立完成从数据处理、模型选型、应用开发到生产部署的完整大模型项目经验。

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• 培训内容：

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  （1）大模型概述与技术演进：了解大语言模型的发展历程（从统计语言模型到神经概率模型，再到Transformer架构）。掌握大模型的核心定义与技术特征：参数规模、涌现能力、上下文学习。学习大模型的主要分类：仅编码器架构（BERT）、仅解码器架构（GPT系列）、编码器-解码器架构（T5、BART）的设计理念与适用场景差异。分析大模型技术生态现状与未来趋势，包括开源模型（Llama、Qwen、DeepSeek）与闭源模型（GPT-4、Claude）的对比选型。

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  （2）Transformer架构深度解析：深入理解Transformer架构的核心技术逻辑，掌握自注意力机制（Self-Attention）的数学原理、计算过程与作用。学习多头注意力（Multi-Head Attention）的并行计算机制、位置编码（Positional Encoding）的设计思想（正弦编码、RoPE旋转位置编码）。掌握编码器（Encoder）与解码器（Decoder）的架构差异，理解BERT与GPT的技术路线区别。通过代码实现验证对各模块的理解。

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  （3）大模型预训练技术体系：掌握大模型预训练的完整流程：数据工程、模型架构、训练策略。学习预训练数据源的获取与处理方法：通用数据（网页、书籍）与专业数据（论文、代码）的清洗、去重、过滤。理解预训练任务的设计：自回归语言建模（GPT）、掩码语言建模（BERT）。掌握分布式训练技术：数据并行、张量并行、流水线并行的原理与适用场景。

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  （4）数据集预处理与构建：掌握大模型数据预处理的核心技术，理解数据质量对模型性能的决定性影响。学习数据集类型与来源：通用数据与专业数据的获取策略。掌握数据格式规范：问答格式（QA Pairs）、对话格式（Conversational Format）、指令微调格式（LLaMaFactory/Alpaca）、通用结构化格式（JSON/JSONL）。学习数据清洗、分块、标注与存储的完整流程。

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  （5）提示词工程高级技巧：掌握提示词（Prompt）的核心设计原则与高级技巧。学习思维链（Chain-of-Thought）、思维树（Tree-of-Thoughts）引导模型展示推理过程的方法。掌握指令调优方法论：逐步细化指令、设定约束条件、少样本示例。了解结构化提示、角色代入、多轮对话等复杂场景的设计策略。实践构建覆盖常见应用场景的Prompt模板库。

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  （6）高效微调技术实战：深入理解全参数微调与参数高效微调的适用场景差异。掌握LoRA（低秩适配）的核心原理：低秩矩阵分解、适配器矩阵设计、缩放系数配置。学习QLoRA的量化权重与梯度更新机制，实现在单GPU上微调大模型。掌握P-Tuning、Adapter、Prefix Tuning等其他PEFT方法的特点。实践使用LlamaFactory/LLaMA-Factory对开源模型进行垂直领域微调。

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  （7）RLHF与模型对齐技术：理解大模型与人类价值观对齐的必要性。掌握RLHF（基于人类反馈的强化学习）的三阶段流程：监督微调（SFT）、奖励模型训练（RM）、近端策略优化（PPO）。学习DPO（直接偏好优化）的简化实现原理。了解对齐过程中的安全挑战：偏见消除、有害内容过滤。

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  （8）RAG系统原理与构建：深入理解RAG（检索增强生成）的核心架构（索引-检索-增强-生成）及其在解决模型幻觉、知识时效性问题中的核心价值。学习RAG系统的完整工作流程：文档加载、文本分块、向量化、索引构建、相似度检索、提示词增强、生成回答。掌握向量数据库的核心概念与主流产品选型（FAISS、Chroma、Milvus、Qdrant）。学习混合检索策略（稠密检索+稀疏检索BM25）与重排序（Re-ranking）技术的实现。

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  （9）智能体（Agent）技术实战：掌握智能体的核心架构（感知-规划-记忆-执行）及其自主决策能力。学习单智能体与多智能体系统的设计模式（ReAct、Reflection）。掌握工具调用机制（Function Calling/Tool Use）的实现方法，让Agent执行外部工具（代码解释器、API调用、数据库查询）。学习记忆管理策略：短期记忆（上下文窗口）与长期记忆（向量数据库）结合。实践使用LangGraph/CrewAI构建多智能体协作系统。

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  （10）LangChain应用开发框架：掌握LangChain框架的核心组件与使用方法。学习文档加载器、文本分割器、向量存储、检索器、提示词模板的链式组装。深入理解Chains模块：LLMChain、SimpleSequentialChain、SequentialChain、RouterChain。掌握Conversational Memory机制：ConversationBufferMemory、ConversationSummaryMemory、EntityMemory等。实践使用LangChain构建企业知识库问答机器人。

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  （11）模型量化与推理优化：掌握模型量化的核心原理，理解不同量化精度（FP16、INT8、INT4、NF4）对模型性能和推理速度的影响。学习使用AutoGPTQ、AutoAWQ等工具进行模型量化。掌握vLLM的核心优化技术：PagedAttention（分页注意力）、连续批处理、CUDA核心优化。学习TensorRT-LLM的部署优化。实践使用vLLM部署高并发推理服务。

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  （12）综合项目实战：企业级大模型应用开发：结合所学知识，完成一个完整的企业级大模型应用项目（如金融领域智能投研助手、医疗知识问答系统、企业知识库智能客服、多模态内容生成平台）。涵盖需求分析、数据工程、模型选型与微调、RAG系统构建、智能体开发、性能优化、部署上线的全流程，形成规范的大模型项目报告。