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  • 博学谷AI大模型训练营2期

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    你能学到什么?

    传智教育紧跟技术发展及市场需求,推出AI大模型训练营课程,让你8周掌握大模型垂直业务领域应用与开发能力。内容涵盖【大模型入门】、【大模型应用初体验】、【大模型初级开发】、【大模型高级开发】四个阶段,学后可独立运用大模型技术开发文生图、情感分析、知识问答等项目。

    AI大模型 — 不能错过的历史机遇

    所有产品都将被大模型重构,大模型将成为互联网从业者必备技能

    AI大模型是有史以来最大的平台革命,它会重构人类的工作—李开复

    大模型时代,我们皆大有可为 为不同基础人群,量身定制学习内容和解决方案

     

    前置学习内容

    我们为零基础学员准备了免费前置课程,助力快速通关,入营即可解锁~

    Python基础Python基础语法深度学习基础神经网络、Pytorch框架覆盖多个热门业务场景,解决垂直领域业务痛点

    大模型入门

    · 前置基础

    · 大模型基础知识

    大模型应用初体验

    · AI应用工具集

    · 大模型Prompt Engineering原理与实践

    · 企业级大模型定制平台

    大模型初级开发阶段

    · Function Call的原理及实践

    · GPTs与Assistant API原理及应用

    · 大模型Agent的原理及实践

    大模型高级开发阶段

    · 提示词工程实战【金融】

    · 大模型平台应用实战【电商】

    · 大模型知识库应用实战【物流】

    · 大模型微调实战【大健康、新零售、新媒体】

    大模型必备Python语言

    Python语法
    Python面向对象
    Python API

    大模型必备AI基础

    Pytorch基础
    Transformer基础

    大模型课程背景

    LM及LLM概念
    基于Transformer预训练语言模型主要方法

    大模型开发流程

    01-大模型开发项目流程及团队构成

    项目流程

    原始数据

     

    数据处理

     

    模型构建

     

    模型评估

     

    模型上线

    团队构成

    AI开发,产品,测试等

    03-模型评估

    语言模型的3大评价指标——BLEU、ROUGE、PPL
    精确率、召回率、F1值

    04-模型上线

    模型部署和上线

    学完后可以胜任的岗位

    Prompt工程师

    负责Prompt生产过程的制定,反复迭代语言表达,达到模型最佳理解效果;进行数据分析、对Prompt模板进行调优等;深入理解实际业务场景需求,完成Prompt模板创作。

    大模型应用开发工程师

    负责基于大语言模型技术的应用开发,对接业务需求,和产品、策划团队紧密配合实现高质量的技术方案;接入和测试评估多种不同大语言模型,根据业务的需求选用最合适的大语言模型;追踪大语言模型技术的发展,更新知识,了解最新的玩法和特性。

    大模型训练推理开发工程师

    负责跟进大模型最近的进展,结合业务领域的特点,训练垂类大模型;追踪前沿技术,并进行模型创新,合理的运用在业务中,优化业务指标;利用LLM前沿技术方向,负责AI内容生成和编辑、内容理解和质量识别、场景应用等。

    大模型算法专家

    负责将大模型技术应用于垂类领域,推动大模型技术发挥业务价值,并提供可规模复制的产品解决方案;追踪学术界和工业界在大模型预训练、微调、强化学习等方向的前沿进展,并进行持续创新和优化; 解决大模型产业落地过程中的算法和工程技术难题。

    Prompt工程师

    负责Prompt生产过程的制定,反复迭代语言表达,达到模型最佳理解效果;进行数据分析、对Prompt模板进行调优等;深入理解实际业务场景需求,完成Prompt模板创作。

    大模型应用开发工程师

    负责基于大语言模型技术的应用开发,对接业务需求,和产品、策划团队紧密配合实现高质量的技术方案;接入和测试评估多种不同大语言模型,根据业务的需求选用最合适的大语言模型;追踪大语言模型技术的发展,更新知识,了解最新的玩法和特性。

    大模型训练推理开发工程师

    负责跟进大模型最近的进展,结合业务领域的特点,训练垂类大模型;追踪前沿技术,并进行模型创新,合理的运用在业务中,优化业务指标;利用LLM前沿技术方向,负责AI内容生成和编辑、内容理解和质量识别、场景应用等。

    大模型算法专家

    负责将大模型技术应用于垂类领域,推动大模型技术发挥业务价值,并提供可规模复制的产品解决方案;追踪学术界和工业界在大模型预训练、微调、强化学习等方向的前沿进展,并进行持续创新和优化; 解决大模型产业落地过程中的算法和工程技术难题。

    资深大模型专家亲授,让你少走弯路

    李老师
    · LangChain开发者
    · AI大模型算法专家
    · 传智教育AI大模型首席研究员
    姚老师
    · 大模型布道师
    · 大模型/多模态/AIGC前沿算法专家
    · 传智教育首席AIGC研究员
    原老师
    · 人工智能领域技术专家
    · 多年模式识别和数据挖掘开发经验
    赵老师
    · AIGC算法科学家
    · ApacheCon Asia 2022亚洲峰会

    夯实理论基础

    掌握大语言模型的基本思想,了解语言模型的主要方法及常见语言模型的评价指标。

    经典Prompt任务实战经验积累

    玩转PET、P-Tuning等不同Prompt方式,实现多文本分类任务的应用实现,对比分析不同微调方式的优缺点及使用场景。

    大模型开发框架应用

    掌握LangChain核心组件构成及原理,基于ChatGLM构建本地知识库的问答系统,为企业提供更有价值的解决方案。

    开源大模型原理剖析

    了解大模型的主要类别架构:Encoder_only、Decoder_only、Encoder_Decoder,掌握LLaMA、ChatGLM、BLOOM等主流开源大模型的架构及原理等。

    大模型开发应用实现

    基于zero-shot方式实现ChatGLM模型进行多任务应用,用Prompt-Tuning方法实现ChatGLM大模型完成信息抽取,包括:文本分类、文本匹配、信息抽取等企业应用实践。

    全方位大模型微调手段

    掌握面向大模型的Prompt-Tuning方法,包括In-Context learning、Instruction-Tuning、Chain-of-Thought、PEFT(Adapter-Tuning、LoRA、Prefix_Tuning等)等方式。

    每天成长一点点,要比别人快一步
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    常见问题FAQ

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