可以做兼职的网站有哪些工作,新化网站建设,wordpress拷贝,片多多影视剧免费深入理解和掌握大语言模型的前言技术#xff0c;涵盖了提示词优化、GPTs逆向工程、大语言模型原理、大语言模型优化、开源模型本地私有化部署、从零构建大语言模型、智能体构建以及大语言模型的发展趋势。通过系统化的学习#xff0c;不仅掌握理论知识#xff0c;还能在实际…深入理解和掌握大语言模型的前言技术涵盖了提示词优化、GPTs逆向工程、大语言模型原理、大语言模型优化、开源模型本地私有化部署、从零构建大语言模型、智能体构建以及大语言模型的发展趋势。通过系统化的学习不仅掌握理论知识还能在实际操作中获得宝贵经验。
学习如何优化提示词掌握GPTs逆向工程技术了解并应用Transformer、BERT、GPT等模型的工作原理精通检索增强生成、微调和量化技术掌握开源大语言模型的下载与使用学习数据集构建、模型训练与部署以及智能体构建的方法和工具。无论您是科研人员、工程师还是对人工智能和大语言模型感兴趣的技术爱好者本教程都将为您提供系统的知识和实用的技能。加入我们共同探索人工智能的无限可能推动科技创新
【收获】 1.系统掌握ChatGPT-4o在科研中的应用技巧提升科研效率 2.深入理解大语言模型的原理和发展趋势紧跟前沿技术 3.学会从零构建和优化大语言模型增强实际操作能力 4.掌握开源大语言模型的本地私有化部署和使用提升技术应用水平 5.掌握智能体构建的方法和工具拓展AI应用场景 6.掌握多模态、时间序列、目标检测、语义分割大模型的应用
第一章 ChatGPT-4o进阶
1、基于思维链Chain of Thought公式的提示词优化思维链的概念、提示词优化策略与技巧 2、实操演练利用思维链方法优化提示词提升对话质量 3、GPTs逆向工程提示词破解提示词逆向工程的基本原理、分析和破解提示词的方法 4、实操演练对常见GPTs提示词进行逆向工程 5、提示词保护策略以及防止提示词被破解的方法 6、实操演练构建坚不可摧的GPTs设计一个安全的提示词 7、GPT API接口调用与完整项目开发对话机器人、文本嵌入提取特征 8、案例演示与实操练习
第二章 大语言模型原理详解
1、注意力机制基本概念、Self-Attention与Multi-Head Attention 2、实操演练实现一个简单的注意力机制模型 3、Transformer模型架构详解 4、Transformer模型在NLP和CV中的应用 5、BERT模型简介拓扑结构、训练过程、使用BERT进行文本分类 6、GPT模型工作原理简介及演化过程拓扑结构、训练过程、使用GPT进行文本生成 7、向量数据库简介与向量检索技术详解使用向量数据库进行快速检索 8、文本嵌入Text Embedding技术概述常用的文本嵌入模型、使用GPT API 9、案例演示与实操练习
第三章 大语言模型优化
1、检索增强生成RAG技术详解RAG的基本原理、RAG在大语言模型中的作用和优势、RAG的系统架构、RAG检索结果与生成结果相结合的方法、RAG知识库的构建方法 2、实操演练基于RAG的问答系统设计 3、微调Fine-Tuning技术详解微调的基本原理、微调在大语言模型中的作用、准备一个用于微调的数据集、常见的微调方法如PEFT、LoRA等、不同任务的微调策略、微调过程中的常见问题与解决方案 4、实操演练微调一个预训练的GPT模型 5、量化技术详解量化的基本概念、量化在模型优化中的重要性、量化的不同方法如静态量化、动态量化、混合量化等、量化处理的步骤 6、案例演示与实操练习
第四章 开源大语言模型及本地部署
1、开源大语言模型简介开源大语言模型的基本概念、开源大语言模型与闭源大语言模型的对比 2、实操演练开源大语言模型Llama3、Mistral、Phi3、Qwen2等下载与使用 3、实操演练使用Docker部署开源大语言模型Docker的基本概念、Docker的核心组件与功能、Docker的安装与配置、在Docker中部署Llama3等开源大语言模型 4、实操演练使用Open-WebUI构建Web可视化交互类似ChatGPT的开源大语言模型对话系统Open-WebUI的基本概念与功能、Open-WebUI的下载与安装、配置一个用于对话系统的Open-WebUI 5、案例演示与实操练习
第五章 从0到1搭建第一个大语言模型
1、实操演练数据集构建数据集的收集与处理、从互联网上收集文本数据、数据清洗与标注、常用的数据集格式如CSV、JSON、TXT等 2、实操演练大语言预训练模型的选择预训练模型的优势、常见的预训练模型如GPT、BERT等、从Hugging Face等平台下载预训练模型 3、实操演练大语言模型的训练模型训练的基本步骤、训练过程中的监控与调试 4、实操演练大语言模型的优化常见训练参数如学习率、批次大小等、参数调整与优化技巧、优化训练参数以提高模型性能 5、实操演练大语言模型的推理模型推理与模型训练的区别、提高推理速度的技巧、从输入到输出的完整推理流程 6、实操演练大语言模型的部署与应用模型部署的基本流程、部署环境的配置与管理
第六章 智能体Agent构建
1、智能体Agent概述什么是智能体智能体的类型和应用场景、典型的智能体应用如Google Data Science Agent等 2、构建智能体Agent的基本步骤 3、LangChain平台概述什么是LangChainLangChain的核心功能与特点、LangChain的核心组件 4、实操演练使用LangChain构建AgentLangChain的使用流程、LangChain的配置与管理 5、Coze平台概述 6、实操演练使用Coze平台构建Agent 7、案例演示与实操练习
第七章 大语言模型发展趋势
1、大语言模型发展趋势概述大语言模型的发展历史回顾、当前大语言模型的热点技术、大语言模型的未来方向更大规模、更高效率、更多模态 2、多模态大语言模型简介什么是多模态多模态数据的常见种类、多模态在NLP和CV中的应用、多模态大语言模型的架构与组件 3、多模态数据融合的常见方法早期融合、晚期融合、联合嵌入等 4、多模态特征提取与特征表示技术图像特征、文本特征的联合表示 5、实操演练多模态大语言模型的训练与优化多模态数据的标注与处理、多模态模型的训练、多模态模型的性能优化 6、Mixture of ExpertsMoE简介什么是Mixture of ExpertsMoE的工作原理、MoE模型的架构、Moe的训练与推理、在大语言模型中集成MoE技术 7、案例演示与实操练习
第八章 LlaVA多模态大语言模型详解
1、LLaVA的核心技术与工作原理模型拓扑结构讲解 2、LLaVA与其他多模态模型的区别LLaVA模型的优势有哪些 3、LLaVA的架构与训练LLaVA的多模态输入处理与特征表示、视觉编码器与语言模型的结合、LLaVA的训练数据与预训练过程 4、LLaVA的典型应用场景图像问答、图像生成与描述等 5、案例演示与实操练习
第九章 时间序列建模与预测的大语言模型
1、时间序列建模的大语言模型技术细节基于Transformer的时间序列预测原理、自注意力机制、编码器-解码器结构、位置编码 2、时间序列建模的大语言模型训练 3、Time-LLM模型详解拓扑结构简介、重新编程时间序列输入、Prompt-as-Prefix (PaP)等 4、基于TimeGPT的时间序列预测TimeGPT工作原理详解、TimeGPT库的安装与使用 5、案例演示与实操练习
第十章 目标检测的大语言模型
1、基于大语言模型的目标检测的工作原理输入图像的特征提取、文本嵌入的生成、视觉和语言特征的融合、目标检测与输出 2、目标检测领域的大语言模型概述Pix2Seq、Grounding DINO、Lenna等 3、案例演示与实操练习
第十一章 语义分割的大语言模型
1、基于大语言模型的语义分割的工作原理图像特征提取、文本嵌入生成、跨模态融合、分割预测 2、语义分割领域的大语言模型概述ProLab、Segment Anything Model、CLIPSeg、Segment Everything Everywhere Model等 3、案例演示与实操练习
第十二章 总结与答疑讨论
1、总结关键知识点回顾 2、答疑与讨论 3、相关学习资料分享与拷贝
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