《AI賦能：AI大模型技術(shù)與應(yīng)用》

發(fā)現(xiàn)，探索，解鎖智能未來(lái)
402590725170《AI賦能：AI大模型技術(shù)與應(yīng)用》
--- 大模型技術(shù)全面解析與實(shí)操指南 --
《AI賦能：AI大模型技術(shù)與應(yīng)用》
--- 大模型技術(shù)全面解析與實(shí)操指南 --
主講人：甄文智
（v1.0版本修訂2024年04月）
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(gè)重要分支。這些模型因其強(qiáng)大的語(yǔ)言理解和生成能力，在自然語(yǔ)言處理（NLP）、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘等多個(gè)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(kāi)發(fā)者帶來(lái)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(kāi)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(gè)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(dòng)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(duì)于掌握大模型技術(shù)的專業(yè)人才的需求日益增長(zhǎng)。
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(duì)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(wèn)題存在知識(shí)空白。此外，對(duì)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(huì)。
3. 課程設(shè)計(jì)目標(biāo)
本課程旨在填補(bǔ)這些知識(shí)空白，通過(guò)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(jiǎn)化模型的搭建；
掌握RAG（Retrieval-Augmented Generation）和Agent開(kāi)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(jì)
2.1課程對(duì)象
AI和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的研究人員；
對(duì)大模型技術(shù)感興趣的學(xué)生和開(kāi)發(fā)者；
希望將大模型技術(shù)應(yīng)用于業(yè)務(wù)場(chǎng)景的企業(yè)技術(shù)團(tuán)隊(duì)；
需要提升自己在AI領(lǐng)域競(jìng)爭(zhēng)力的專業(yè)人士。
2.2課程方式
課堂講授、案例分享、提問(wèn)環(huán)節(jié)
2.3課程時(shí)長(zhǎng)
建議1天（6小時(shí)）
2.4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(kāi)發(fā)和測(cè)試。
3. 應(yīng)用開(kāi)發(fā)能力
開(kāi)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(jì)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(duì)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(wèn)題的能力
分析和解決大模型開(kāi)發(fā)過(guò)程中遇到的技術(shù)難題。
優(yōu)化模型性能，處理過(guò)擬合、欠擬合等問(wèn)題。
6. 最新技術(shù)動(dòng)態(tài)
了解大模型技術(shù)的最新進(jìn)展和行業(yè)趨勢(shì)。
接觸前沿的研究和應(yīng)用案例。
3 課程大綱
（說(shuō)明：可選章節(jié)根據(jù)課程時(shí)長(zhǎng)以及學(xué)員已經(jīng)掌握程度自定義選擇培訓(xùn)）
第1講 開(kāi)場(chǎng)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(chǔ)的最佳實(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(kù)安裝
2.3 實(shí)操：配置開(kāi)發(fā)環(huán)境
2.3.1 安裝步驟演示
2.3.2 環(huán)境驗(yàn)證與問(wèn)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(chǎng)景
3.1.2 實(shí)操：使用Tokenizer處理文本數(shù)據(jù)
3.2 Embedding與語(yǔ)料分析
3.2.1 Embedding技術(shù)原理
3.2.2 實(shí)操：利用Embedding探索語(yǔ)料庫(kù)
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(gè)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(jiǎn)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(cè)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(zhǎng)文本處理中的優(yōu)勢(shì)
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(jiǎn)單檢索任務(wù)
第6講 RAG開(kāi)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(jiǎn)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(cè)試
第7講 Agent開(kāi)發(fā)入門(mén)
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(dòng)化系統(tǒng)中的作用
7.2 開(kāi)發(fā)Agent的基本步驟
7.2.1 設(shè)計(jì)Agent的思考框架
7.2.2 實(shí)操：開(kāi)發(fā)一個(gè)簡(jiǎn)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

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