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AI大模型公開課

一、培訓特色
1.理論與實踐相結合、案例分析與實驗穿插進行；
2.專家精彩內容解析、學員專題討論、分組研究；
3.通過全面(mian)知(zhi)識理解、專題技能掌握和安全實踐(jian)增強的(de)授(shou)課方(fang)式(shi)。

二、培訓目標
1.整體掌握大模型理論知識；
2.了解自注意力機制、Transformer模型、BERT模型；
3.掌握GPT1、GPT2、GPT3、chatGPT原理與實戰；
4.了解LLM應用程序技術棧和提示詞工程Prompt Enginerring；
5.了解國產大模型ChatGLM；
6.了解Sora大模型技術優勢；
7.掌握語言理解與字幕生成及其應用；
8.掌握圖像生成和應用實操；
9.了解應用場景與潛力分析；
10.了解大(da)模(mo)型(xing)企業商用項目(mu)實(shi)戰(zhan)。

三、日程安排
第一天
預備知識
第一節：大模型理論知識
1、初探大模型：起源與發展
2、GPT模型家族：從始至今
3、大模型_GPT_ChatGPT的對比介紹
4、大模型實戰-大模型2種學習路線的講解
5、 大模型最核心的三項技術:模型、微調和開發框架
6、 0penAl GPT系列在線大模型技術生態
7、0penAl文本模型A、B、C、D四大模型引擎簡介
8、0penAl語音模型Whisper與圖像型DALL·E模型介紹
9、最強Embedding大模型text-embedding-ada模型介紹
10、全球開源大模型性能評估榜單
11、中文大模型生態介紹與GLM 130B模型介紹
12、ChatGLM模型介紹與部署門檻
13、ChatGLM開源生態:微調、多模態，WebUI等項目簡介
預備知識
第二節：自注意力機制、Transformer模型、BERT模型RNN-LSTM-GRU等基本概念
編碼器、解碼器
自注意力機制詳解
Transformer
Mask Multi-Head Attention
位置編碼
特定于任務的輸入轉換
無監督預訓練、有監督 Fine-tuning
BERT思路的理解
BERT模型下游任務的網絡層設計
BERT的訓練
HuggingFace中BERT模型的推斷
基于上下文的學習
代碼和案例實踐：
基本問答系統的代碼實現
深入閱讀理解的代碼實現
段落相關性代碼實現
第一節：
GPT1、GPT2、GPT3、chatGPT原理與實戰監督微調（SFT）模型、
指示學習和提示學習
簡單提示、小樣本提示、基于用戶的提示
指令微調
RLLHF技術詳解（從人類的反饋中學習）
聚合問答數據訓練獎勵模型（RM）
強化學習微調、PPO、
InstructGPT遵循用戶意圖使用強化學習方案
Instruct Learning vs. Prompt Learning
ChatGPT增加增加了Chat屬性
AI 系統的新范式
GPT1-GPT2-GPT3-InstructGPT的-chatGPT的技術關系
代碼和案例實踐：
使用chatGPT打造你的私人聊天助理
演示提示詞技巧，翻譯器潤色器、JavaScript 控制臺?、Excel Sheet
網站定制chatgpt-web
第二節：
Embedding模型實戰大模型技術浪潮下的Embedding技術定位
Embedding技術入門介紹
從Ono-hot到Embedding
Embedding文本衡量與相似度計算
OpenAl Embedding模型與開源Embedding框架
兩代OpenAl Embedding模型介紹
text-embedding-ada-002模型調用方法詳解
text-embedding-ada-002模型參數詳解與優化策略
借助Embedding進行特征編碼
Embedding結果的可視化展示與結果分析
【實戰】借助Embedding特征編碼完成有監督預測
【實戰】借助Embedding進行推薦系統冷啟動
【實戰】借助Embedding進行零樣本分類與文本搜索
Embedding模型結構微調優化
借助CNN進行Embedding結果優化
【企業級實戰】海量文本的Embedding高效匹配
第三節：
LLM應用程序技術棧和提示詞工程Prompt Enginerring設計模式：上下文學習
數據預處理/嵌入
提示構建/檢索
提示執行/推理
數據預處理/嵌入
Weaviate、Vespa 和 Qdrant等開源系統
Chroma 和 Faiss 等本地向量管理庫
pgvector 等OLTP 擴展
提示構建/檢索
提示執行/推理
新興的大語言（LLM）技術棧
數據預處理管道（data preprocessing pipeline）
嵌入終端（embeddings endpoint ）+向量存儲（vector store）
LLM 終端（LLM endpoints）
LLM 編程框架（LLM programming framework） 
LangChain的主要功能及模塊
Prompts: 這包括提示管理、提示優化和提示序列化。
LLMs: 這包括所有LLMs的通用接口，以及常用的LLMs工具。
Document Loaders: 這包括加載文檔的標準接口，以及與各種文本數據源的集成。
Utils: 語言模型在與其他知識或計算源的交互
Python REPLs、嵌入、搜索引擎等
LangChain提供的常用工具
Indexes：語言模型結合自定義文本數據
Agents：動作執行、觀測結果，
LangChain的代理標準接口、可供選擇的代理、端到端代理示例
Chat：Chat模型處理消息
代碼和案例實踐：
LLM大模型的使用
Prompts的設(she)計和使用

第二天
第四節：LangChain的使用構建垂直領域大模型的通用思路和方法
(1) 大模型+知識庫
(2) PEFT(參數高效的微調)
(3) 全量微調
(4) 從預訓練開始定制
LangChain介紹
LangChain模塊學習-LLMs 和 Prompts
LangChain之Chains模塊
LangChain之Agents模塊
LangChain之Callback模塊
Embedding嵌入
自定義知識庫
知識沖突的處理方式
向量化計算可采用的方式
文檔加載器模塊
向量數據庫問答的設計
Lanchain競品調研和分析
Dust.tt/Semantic-kernel/Fixie.ai/Cognosis/GPT-Index
LlamaIndex介紹
LlamaIndex索引
動手實現知識問答系統
代碼和案例實踐：
動手實現知識問答機器人
LangChain文本摘要
PDF文本閱讀問答
第五節：
國產大模型ChatGLM新一代GLM-4模型入門介紹
智譜Al Mass開放平臺使用方法03GLM在線大模型生態介紹
CharGLM、CogView. Embedding模型介紹
GLM在線知識庫使用及模型計費說明
GLM模型API一KEY獲取與賬戶管理方法
GLM模型SDK調用與三種運行方法
GLM4調用函數全參數詳解
GLM4 Message消息格式與身份設置方法
GLM4 tools外部工具調用方法
GLM4 Function calling函數封裝12GLM4接入在線知識庫retrieval流程
GLM4接入互聯網web_search方法
【實戰】基于GLM4打造自動數據分析Agent
【實戰】基于GLM4的自然語言編程實戰
【實戰】基于GLM4 Function call的用戶意圖識別
【實戰】基于GLM4的長文本讀取與優化
第六節：
Sora大模型技術優勢什么是Sora
Sora視頻生成能力
Sora技術獨特之處
統一的視覺數據表示
視頻壓縮網絡
擴散型變換器模型
視頻壓縮與潛在空間
第七節：
語言理解與字幕生成及其應用使用圖像和視頻作為提示詞
動畫DALL·E圖像
擴展生成的視頻
視頻到視頻編輯
連接視頻
字幕生成
重字幕技術
GPT技術應用
第三天
第八節：
圖像生成和應用實操新興的仿真功能
長期連續性和物體持久性
角色和物體的一致性
視頻內容的連貫性
與世界互動
簡單影響行為模擬
模擬數字世界
第九節：
應用場景與潛力分析電影與娛樂產業
游戲開發
教育與培訓
廣告與營銷
科學研究與模擬
生成數據
畢業生職位分類案例研究
提示函數
FunctionCalling
提示工程在模型上的應用
AI聊天社交應用
CallAnnie
NewBing
AI輔助文章創作
迅捷AI寫作
ChibiAI
AI辦公智能助手
GrammaAI
AI藝術領域創作
第十節：
大模型企業商用項目實戰講解使用大模型實現推薦系統（商用案例）
使用大模型實現汽車在線銷售系統
企(qi)業自然語(yu)言sql生成（企(qi)業內部(bu)系統使(shi)用）

AI大模型公開課