大模型實戰(zhàn)理論與基礎(chǔ)
大模型實戰(zhàn)理論與基礎(chǔ)詳細(xì)內(nèi)容
大模型實戰(zhàn)理論與基礎(chǔ)
大模型實戰(zhàn)理論與基礎(chǔ)
主題:大模型理論知識與基礎(chǔ)應(yīng)用
1. 大模型的深入理解
1.1 自注意力機制
注意力機制的原理與發(fā)展
自注意力在文本處理中的應(yīng)用
1.2 Transformer模型
Transformer模型的結(jié)構(gòu)與工作原理
位置編碼與多頭注意力機制的詳細(xì)講解
實戰(zhàn)演練:實現(xiàn)簡單的Transformer模型
1.3 BERT模型介紹
BERT模型的雙向編碼器表示
BERT模型的預(yù)訓(xùn)練與微調(diào)過程
實戰(zhàn)演練:使用BERT進行文本分類任務(wù)
2. Embedding嵌入技術(shù)在大模型中的應(yīng)用
2.1 詞嵌入(Word Embedding)
Word2Vec、GloVe、FastText的基本原理
實戰(zhàn)演練:構(gòu)建并可視化詞嵌入模型
2.2 句子嵌入(Sentence Embedding)
句子嵌入技術(shù)及其在文本相似度計算中的應(yīng)用
2.3 上下文嵌入(Contextual Embedding)
上下文嵌入的概念及其在大模型中的應(yīng)用
3. 工具與平臺
3.1 LLM應(yīng)用程序技術(shù)棧和提示詞工程(Prompt Engineering)
提示詞工程的基本概念與重要性
提示詞設(shè)計與優(yōu)化的技巧
實戰(zhàn)演練:設(shè)計并優(yōu)化提示詞進行文本生成
3.2 LangChain等工具的使用與基本演練
安裝與配置LangChain
LangChain的基本使用方法與實際應(yīng)用案例
4. 實戰(zhàn)演練
4.1 基于大模型的文本生成與理解
文本生成任務(wù):生成詩歌、新聞、故事等
文本理解任務(wù):情感分析、主題建模
實戰(zhàn)演練:使用大模型進行文本生成與分析
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