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AI大模型技術課程

1、課程背景
隨著人工智能技術的飛速發(fā)展，大模型（Large Language Models，LLMs）已成為AI領域的一個重要分支。這些模型因其強大的語言理解和生成能力，在自然語言處理（NLP）、機器學習、數(shù)據(jù)挖掘等多個領域展現(xiàn)出巨大的應用潛力。然而，大模型的復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、實際應用開發(fā)等。
1、技術背景與行業(yè)需求
大模型技術正迅速成為AI領域的一個熱點。從ChatGLM-3B到Qwen-7B，這些模型不僅在學術界引起了廣泛關注，也被工業(yè)界認為是推動智能化進程的關鍵技術。隨著大模型在智能客服、內容生成、信息檢索等方面的成功應用，對于掌握大模型技術的專業(yè)人才的需求日益增長。
2、學習者現(xiàn)狀分析
當前，許多AI學習者和研究人員對大模型的運行環(huán)境配置、基礎理論、以及如何將這些模型應用于實際問題存在知識空白。此外，對于如何進行模型的微調和增強預訓練，以適應特定的業(yè)務需求，學習者同樣需要系統(tǒng)的指導和實踐機會。

3、課程設計目標
本課程旨在填補這些知識空白，通過系統(tǒng)的講解和實操練習，使學習者能夠：
理解大模型的基本原理和關鍵技術；
掌握大模型的運行環(huán)境配置和部署流程；
學習如何使用Tokenizer、embedding和Self-attention等核心組件；
構建和理解GPT模型結構，并進行簡化模型的搭建；
掌握RAG（Retrieval-Augmented Generation）和Agent開發(fā)的核心原理和實踐技巧；
學習模型微調和增強預訓練的方法，以提升模型性能。

2、課程設計
課程對象
AI和機器學習領域的研究人員；
對大模型技術感興趣的學生和開發(fā)者；
希望將大模型技術應用于業(yè)務場景的企業(yè)技術團隊；
需要提升自己在AI領域競爭力的專業(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，包括但不限于ChatGLM-3B、Qwen-7B等模型。
掌握大模型的關鍵組件，如Tokenizer、embedding層、Self-attention機制等。
2、實際操作技能
獨立進行大模型的運行環(huán)境配置和部署。
熟練使用各種工具和框架進行大模型的開發(fā)和測試。
3、應用開發(fā)能力
開發(fā)基于大模型的應用程序，如智能客服、內容推薦系統(tǒng)等。
設計并實現(xiàn)RAG（Retrieval-Augmented Generation）模型和Agent系統(tǒng)。
4、模型優(yōu)化技巧
學習如何對大模型進行微調，以適應特定的業(yè)務需求。
掌握增強預訓練的技術，提升模型的準確性和效率。
5、解決問題的能力
分析和解決大模型開發(fā)過程中遇到的技術難題。
優(yōu)化模型性能，處理過擬合、欠擬合等問題。
6、*技術動態(tài)
了解大模型技術的*進展和行業(yè)趨勢。
接觸前沿的研究和應用案例。

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

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 內存與存儲的*實踐
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技術原理
3.2.2 實操：利用embedding探索語料庫
3.3 Self-attention機制
3.3.1 自注意力機制的數(shù)學原理
3.3.2 實操：實現(xiàn)一個自注意力層

第4講 GPT模型結構搭建
4.1 GPT模型架構詳解
4.1.1 GPT模型的核心組件
4.1.2 GPT模型的變種與進化
4.2 實操：構建簡化GPT模型
4.2.1 模型搭建步驟指導
4.2.2 模型訓練與基本測試

第5講 RAG原理與應用
5.1 RAG模型基礎
5.1.1 RAG模型的架構與功能
5.1.2RAG在長文本處理中的優(yōu)勢
5.2 RAG在信息檢索中的應用
5.2.1 RAG與搜索引擎的結合
5.2.2實操：RAG模型應用于簡單檢索任務

第6講 RAG開發(fā)案例演示
6.1 實際案例分析
6.1.1 案例背景介紹
6.1.2 案例需求分析
6.2 實操：RAG模型的簡單實現(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 設計Agent的思考框架
7.2.2 實操：開發(fā)一個簡單的交互Agent

第8講 模型微調和增強預訓練
8.1 微調策略與技巧
8.1.1 微調的理論基礎
8.1.2 實操：使用微調技術優(yōu)化模型
8.2 增強預訓練的方法
8.2.1 預訓練數(shù)據(jù)的選擇與處理
8.2.2 實操：增強預訓練提升模型性能

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