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AI大模型技術(shù)課程

1、課程背景
隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，大模型（Large Language Models，LLMs）已成為AI領(lǐng)域的一個重要分支。這些模型因其強(qiáng)大的語言理解和生成能力，在自然語言處理（NLP）、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘等多個領(lǐng)域展現(xiàn)出巨大的應(yīng)用潛力。然而，大模型的復(fù)雜性也給研究者和開發(fā)者帶來了一系列挑戰(zhàn)，包括環(huán)境配置、理論理解、實(shí)際應(yīng)用開發(fā)等。
1、技術(shù)背景與行業(yè)需求
大模型技術(shù)正迅速成為AI領(lǐng)域的一個熱點(diǎn)。從ChatGLM-3B到Qwen-7B，這些模型不僅在學(xué)術(shù)界引起了廣泛關(guān)注，也被工業(yè)界認(rèn)為是推動智能化進(jìn)程的關(guān)鍵技術(shù)。隨著大模型在智能客服、內(nèi)容生成、信息檢索等方面的成功應(yīng)用，對于掌握大模型技術(shù)的專業(yè)人才的需求日益增長。
2、學(xué)習(xí)者現(xiàn)狀分析
當(dāng)前，許多AI學(xué)習(xí)者和研究人員對大模型的運(yùn)行環(huán)境配置、基礎(chǔ)理論、以及如何將這些模型應(yīng)用于實(shí)際問題存在知識空白。此外，對于如何進(jìn)行模型的微調(diào)和增強(qiáng)預(yù)訓(xùn)練，以適應(yīng)特定的業(yè)務(wù)需求，學(xué)習(xí)者同樣需要系統(tǒng)的指導(dǎo)和實(shí)踐機(jī)會。

3、課程設(shè)計目標(biāo)
本課程旨在填補(bǔ)這些知識空白，通過系統(tǒng)的講解和實(shí)操練習(xí)，使學(xué)習(xí)者能夠：
理解大模型的基本原理和關(guān)鍵技術(shù)；
掌握大模型的運(yùn)行環(huán)境配置和部署流程；
學(xué)習(xí)如何使用Tokenizer、embedding和Self-attention等核心組件；
構(gòu)建和理解GPT模型結(jié)構(gòu)，并進(jìn)行簡化模型的搭建；
掌握RAG（Retrieval-Augmented Generation）和Agent開發(fā)的核心原理和實(shí)踐技巧；
學(xué)習(xí)模型微調(diào)和增強(qiáng)預(yù)訓(xùn)練的方法，以提升模型性能。

2、課程設(shè)計
課程對象
AI和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的研究人員；
對大模型技術(shù)感興趣的學(xué)生和開發(fā)者；
希望將大模型技術(shù)應(yīng)用于業(yè)務(wù)場景的企業(yè)技術(shù)團(tuán)隊；
需要提升自己在AI領(lǐng)域競爭力的專業(yè)人士。

課程方式
課堂講授、案例分享、提問環(huán)節(jié)

課程收益
1、深入理解大模型的工作原理和架構(gòu)，包括但不限于ChatGLM-3B、Qwen-7B等模型。
掌握大模型的關(guān)鍵組件，如Tokenizer、embedding層、Self-attention機(jī)制等。
2、實(shí)際操作技能
獨(dú)立進(jìn)行大模型的運(yùn)行環(huán)境配置和部署。
熟練使用各種工具和框架進(jìn)行大模型的開發(fā)和測試。
3、應(yīng)用開發(fā)能力
開發(fā)基于大模型的應(yīng)用程序，如智能客服、內(nèi)容推薦系統(tǒng)等。
設(shè)計并實(shí)現(xiàn)RAG（Retrieval-Augmented Generation）模型和Agent系統(tǒng)。
4、模型優(yōu)化技巧
學(xué)習(xí)如何對大模型進(jìn)行微調(diào)，以適應(yīng)特定的業(yè)務(wù)需求。
掌握增強(qiáng)預(yù)訓(xùn)練的技術(shù)，提升模型的準(zhǔn)確性和效率。
5、解決問題的能力
分析和解決大模型開發(fā)過程中遇到的技術(shù)難題。
優(yōu)化模型性能，處理過擬合、欠擬合等問題。
6、*技術(shù)動態(tài)
了解大模型技術(shù)的*進(jìn)展和行業(yè)趨勢。
接觸前沿的研究和應(yīng)用案例。

3、課程大綱
（說明：可選章節(jié)根據(jù)課程時長以及學(xué)員已經(jīng)掌握程度自定義選擇培訓(xùn)）
第1講 開場與大模型介紹
1.1歡迎致辭與課程概覽
1.2 大模型技術(shù)發(fā)展歷程
1.3 大模型在AI領(lǐng)域的應(yīng)用案例分析

第2講 環(huán)境配置與依賴安裝
2.1 硬件要求詳解
2.1.1 GPU選擇與比較
2.1.2 內(nèi)存與存儲的*實(shí)踐
2.2 軟件環(huán)境搭建
2.2.1 操作系統(tǒng)要求
2.2.2 必備軟件與庫安裝
2.3 實(shí)操：配置開發(fā)環(huán)境
2.3.1 安裝步驟演示
2.3.2 環(huán)境驗證與問題排查

第3講 大模型基礎(chǔ)理論
3.1 Tokenizer的作用與使用
3.1.1不同Tokenizer的適用場景
3.1.2 實(shí)操：使用Tokenizer處理文本數(shù)據(jù)
3.2 embedding與語料分析
3.2.1 embedding技術(shù)原理
3.2.2 實(shí)操：利用embedding探索語料庫
3.3 Self-attention機(jī)制
3.3.1 自注意力機(jī)制的數(shù)學(xué)原理
3.3.2 實(shí)操：實(shí)現(xiàn)一個自注意力層

第4講 GPT模型結(jié)構(gòu)搭建
4.1 GPT模型架構(gòu)詳解
4.1.1 GPT模型的核心組件
4.1.2 GPT模型的變種與進(jìn)化
4.2 實(shí)操：構(gòu)建簡化GPT模型
4.2.1 模型搭建步驟指導(dǎo)
4.2.2 模型訓(xùn)練與基本測試

第5講 RAG原理與應(yīng)用
5.1 RAG模型基礎(chǔ)
5.1.1 RAG模型的架構(gòu)與功能
5.1.2RAG在長文本處理中的優(yōu)勢
5.2 RAG在信息檢索中的應(yīng)用
5.2.1 RAG與搜索引擎的結(jié)合
5.2.2實(shí)操：RAG模型應(yīng)用于簡單檢索任務(wù)

第6講 RAG開發(fā)案例演示
6.1 實(shí)際案例分析
6.1.1 案例背景介紹
6.1.2 案例需求分析
6.2 實(shí)操：RAG模型的簡單實(shí)現(xiàn)
6.2.1 RAG模型部署與配置
6.2.2 功能演示與性能測試

第7講 Agent開發(fā)入門
7.1 Agent的概念和重要性
7.1.1 智能Agent的定義
7.1.2 Agent在自動化系統(tǒng)中的作用
7.2 開發(fā)Agent的基本步驟
7.2.1 設(shè)計Agent的思考框架
7.2.2 實(shí)操：開發(fā)一個簡單的交互Agent

第8講 模型微調(diào)和增強(qiáng)預(yù)訓(xùn)練
8.1 微調(diào)策略與技巧
8.1.1 微調(diào)的理論基礎(chǔ)
8.1.2 實(shí)操：使用微調(diào)技術(shù)優(yōu)化模型
8.2 增強(qiáng)預(yù)訓(xùn)練的方法
8.2.1 預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的選擇與處理
8.2.2 實(shí)操：增強(qiáng)預(yù)訓(xùn)練提升模型性能

AI大模型技術(shù)課程