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AI大模型全栈工程师实战训练营

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  • 开课时间:2024/07/29 09:00(报名中)
  • 结束时间:2024/07/31 09:00
  • 开课地点:南京市
  • 授课讲师: 待定
  • 课程编号:424002
  • 课程分类:互联网/语言
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424003 广州市 待定 2024-09-22 09:00 ¥0元 点击报名
424004 北京市 待定 2024-11-24 09:00 ¥0元 点击报名

课程大纲:

培训时间

培训主题

培训大纲

第一天

预备知识第一节:大模型理论知识

1、初探大模型:起源与发展

2、GPT模型家族:从始至今

3、大模型_GPT_ChatGPT的对比介绍

4、大模型实战-大模型2种学习路线的讲解

5、 大模型最核心的三项技术:模型、微调和开发框架

6、 0penAl GPT系列在线大模型技术生态

7、0penAl文本模型A、B、C、D四大模型引擎简介

8、0penAl语音模型Whisper与图像型DALL·E模型介绍

9、最强Embedding大模型text-embedding-ada模型介绍

10、全球开源大模型性能评估榜单

11、中文大模型生态介绍与GLM 130B模型介绍

12、ChatGLM模型介绍与部署门槛

13、ChatGLM开源生态:微调、多模态,WebUI等项目简介

预备知识第二节:自注意力机制、Transformer模型、BERT模型

RNN-LSTM-GRU等基本概念

编码器、解码器

自注意力机制详解

Transformer

Mask Multi-Head Attention

位置编码

特定于任务的输入转换

无监督预训练、有监督 Fine-tuning

BERT思路的理解

BERT模型下游任务的网络层设计

BERT的训练

HuggingFace中BERT模型的推断

基于上下文的学习

代码和案例实践:

基本问答系统的代码实现

深入阅读理解的代码实现

段落相关性代码实现

第一节:

GPT1、GPT2、GPT3、chatGPT原理与实战

监督微调(SFT)模型、

指示学习和提示学习

简单提示、小样本提示、基于用户的提示

指令微调

RLLHF技术详解(从人类的反馈中学习)

聚合问答数据训练奖励模型(RM)

强化学习微调、PPO、

 InstructGPT遵循用户意图使用强化学习方案

Instruct Learning vs. Prompt Learning

ChatGPT增加增加了Chat属性

AI 系统的新范式

GPT1-GPT2-GPT3-InstructGPT的-chatGPT的技术关系

代码和案例实践:

使用chatGPT打造你的私人聊天助理

演示提示词技巧,翻译器润色器、JavaScript 控制台 、Excel Sheet

网站定制chatgpt-web

第二节:

Embedding模型实战

大模型技术浪潮下的Embedding技术定位

Embedding技术入门介绍

从Ono-hot到Embedding

Embedding文本衡量与相似度计算

OpenAl Embedding模型与开源Embedding框架

两代OpenAl Embedding模型介绍

text-embedding-ada-002模型调用方法详解

text-embedding-ada-002模型参数详解与优化策略

借助Embedding进行特征编码

Embedding结果的可视化展示与结果分析

【实战】借助Embedding特征编码完成有监督预测

【实战】借助Embedding进行推荐系统冷启动

【实战】借助Embedding进行零样本分类与文本搜索

Embedding模型结构微调优化

借助CNN进行Embedding结果优化

【企业级实战】海量文本的Embedding高效匹配

第三节:

LLM应用程序技术栈和提示词工程Prompt Enginerring

设计模式:上下文学习

数据预处理/嵌入

提示构建/检索

提示执行/推理

数据预处理/嵌入

Weaviate、Vespa 和 Qdrant等开源系统

Chroma 和 Faiss 等本地向量管理库

pgvector 等OLTP 扩展

提示构建/检索

提示执行/推理

新兴的大语言(LLM)技术栈

数据预处理管道(data preprocessing pipeline)

嵌入终端(embeddings endpoint )+向量存储(vector store)

LLM 终端(LLM endpoints)

LLM 编程框架(LLM programming framework)

LangChain的主要功能及模块

Prompts: 这包括提示管理、提示优化和提示序列化。

LLMs: 这包括所有LLMs的通用接口,以及常用的LLMs工具。

Document Loaders: 这包括加载文档的标准接口,以及与各种文本数据源的集成。

Utils: 语言模型在与其他知识或计算源的交互

Python REPLs、嵌入、搜索引擎等

LangChain提供的常用工具

Indexes:语言模型结合自定义文本数据

Agents:动作执行、观测结果,

LangChain的代理标准接口、可供选择的代理、端到端代理示例

Chat:Chat模型处理消息

代码和案例实践:

LLM大模型的使用

Prompts的设计和使用

第二天

第四节:LangChain的使用

构建垂直领域大模型的通用思路和方法

(1) 大模型+知识库

(2) PEFT(参数高效的微调)

(3) 全量微调

(4) 从预训练开始定制

LangChain介绍

LangChain模块学习-LLMs 和 Prompts

LangChain之Chains模块

LangChain之Agents模块

LangChain之Callback模块

Embedding嵌入

自定义知识库

知识冲突的处理方式

向量化计算可采用的方式

文档加载器模块

向量数据库问答的设计

Lanchain竞品调研和分析

Dust.tt/Semantic-kernel/Fixie.ai/Cognosis/GPT-Index

LlamaIndex介绍

LlamaIndex索引

动手实现知识问答系统

代码和案例实践:

动手实现知识问答机器人

LangChain文本摘要

PDF文本阅读问答

第五节:

国产大模型ChatGLM

新一代GLM-4模型入门介绍

智谱Al Mass开放平台使用方法03GLM在线大模型生态介绍

CharGLM、CogView. Embedding模型介绍

GLM在线知识库使用及模型计费说明

GLM模型API一KEY获取与账户管理方法

GLM模型SDK调用与三种运行方法

GLM4调用函数全参数详解

GLM4 Message消息格式与身份设置方法

GLM4 tools外部工具调用方法

GLM4 Function calling函数封装12GLM4接入在线知识库retrieval流程

GLM4接入互联网web_search方法

【实战】基于GLM4打造自动数据分析Agent

【实战】基于GLM4的自然语言编程实战

【实战】基于GLM4 Function call的用户意图识别

【实战】基于GLM4的长文本读取与优化

第六节:

Sora大模型技术优势

什么是Sora

Sora视频生成能力

Sora技术独特之处

统一的视觉数据表示

视频压缩网络

扩散型变换器模型

视频压缩与潜在空间

第七节:

语言理解与字幕生成及其应用

使用图像和视频作为提示词

动画DALL·E图像

扩展生成的视频

视频到视频编辑

连接视频

字幕生成

重字幕技术

GPT技术应用

第三天

第八节:

图像生成和应用实操

新兴的仿真功能

长期连续性和物体持久性

角色和物体的一致性

视频内容的连贯性

与世界互动

简单影响行为模拟

模拟数字世界

第九节:

应用场景与潜力分析

电影与娱乐产业

游戏开发

教育与培训

广告与营销

科学研究与模拟

生成数据

毕业生职位分类案例研究

提示函数

FunctionCalling

提示工程在模型上的应用

AI聊天社交应用

CallAnnie

NewBing

AI辅助文章创作

迅捷AI写作

ChibiAI

AI办公智能助手

GrammaAI

AI艺术领域创作

第十节:

大模型企业商用项目实战讲解

使用大模型实现推荐系统(商用案例)

使用大模型实现汽车在线销售系统

企业自然语言sql生成(企业内部系统使用)


本课程名称: AI大模型全栈工程师实战训练营

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