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课程大纲

生成式AI与大型语言模型简介

  • 生成式AI概述及其发展历程
  • LLMs简介:GPT、BERT及其能力
  • 生成式模型与传统NLP方法的比较

Transformer架构与模型训练

  • 理解LLMs中的Transformer架构
  • 自注意力机制与语言建模
  • 大型语言模型的训练与微调过程

提示工程以实现有效互动

  • 设计提示以生成准确有用的输出
  • 针对不同应用调整提示策略
  • 通过提示变化实验优化响应

LLMs在业务中的应用

  • 使用对话式AI自动化客户服务
  • 为营销和媒体生成内容
  • LLMs在数据分析和报告生成中的应用

伦理考虑与偏见管理

  • 识别LLM生成内容中的潜在偏见
  • 解决生成式AI应用中的伦理问题
  • 负责任部署LLMs的策略

LLMs的高级技术

  • 为特定领域应用微调LLMs
  • 将LLMs与其他AI系统集成以增强功能
  • 探索多语言和跨语言能力

生成式AI在业务中的未来

  • 生成式AI和LLM研究的新兴趋势
  • 扩展LLM解决方案的机遇与挑战
  • 为AI驱动的业务变革做好准备

总结与下一步

要求

  • 对机器学习和自然语言处理概念有基本了解
  • 熟悉Python编程

目标受众

  • 对生成式AI技术感兴趣的数据科学家和AI从业者
  • 探索自动化和内容生成的业务专业人士
  • 希望在工作流程中实施LLMs的技术经理和决策者
 14 小时

客户评论 (2)

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