课程大纲

生成式人工智能与大型语言模型简介

  • 生成式人工智能概述及其发展
  • 大型语言模型简介:GPT、BERT及其能力
  • 生成式模型与传统自然语言处理方法的比较

Transformer架构与模型训练

  • 理解大型语言模型中的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交互

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

大型语言模型在商业中的应用

  • 使用对话式人工智能自动化客户服务
  • 为营销和媒体生成内容
  • 大型语言模型在数据分析和报告生成中的应用

伦理考量与偏见管理

  • 识别大型语言模型生成内容中的潜在偏见
  • 解决生成式人工智能应用中的伦理问题
  • 负责任地部署大型语言模型的策略

大型语言模型的先进技术

  • 针对特定领域应用微调大型语言模型
  • 将大型语言模型与其他人工智能系统集成以增强功能
  • 探索多语言与跨语言能力

生成式人工智能在商业中的未来

  • 生成式人工智能与大型语言模型研究的新兴趋势
  • 扩展大型语言模型解决方案的机遇与挑战
  • 为人工智能驱动的商业转型做好准备

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

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商业专业人士
  • 希望在业务流程中实施LLM的技术经理和决策者
 14 小时

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