葉梓，上海交通大學計算機專業(yè)博士畢業(yè)，高級工程師。主研方向：數(shù)據挖掘、機器學習、人工智能。歷任國內知名上市IT企業(yè)的AI技術總監(jiān)、資深技術專家，市級行業(yè)大數(shù)據平臺技術負責人。
長期負責城市信息化智能平臺的建設工作，開展行業(yè)數(shù)據的智能化應用研發(fā)工作，牽頭多個省級、市級行業(yè)智能化信息系統(tǒng)的建設，主持設計并搭建多個省級、市級行業(yè)大數(shù)據平臺。參與國家級人工智能課題，牽頭上海市級人工智能示范應用課題研究。
帶領團隊在相關行業(yè)領域研發(fā)多款人工智能創(chuàng)新產品，成功落地多項大數(shù)據、人工智能前沿項目，其中信息化智能平臺項目曾榮獲：“上海市信息技術優(yōu)秀應用成果獎”。帶領團隊在參加國際NLP算法大賽，獲得Top1%的成績。參與國家級、省級大數(shù)據技術標準的制定，曾獲省部級以上的科技創(chuàng)新一等獎。
大語言模型技術原理與實踐
【課程簡介】
本課程旨在通過實際案例展示ChatGPT、ChatGLM、Langchain等相關大語言模型的具體應用場景及實踐技巧，從而幫助學習者深入了解和掌握大語言模型的概念和更廣泛的應用，深入理解其工作方式，包括其基礎知識、核心算法和實現(xiàn)方式，掌握其在各行業(yè)領域中的應用情況等。
該課程適合于對大語言模型技術感興趣的學習者，從初學者到進階者均可受益。經過本課程的學習，獲得相關技術實戰(zhàn)經驗，通過一系列的實踐案例提高利用大模型解決實際問題能力。
【課程時長】
3天（6小時/天）
【課程對象】
理工科本科及以上，且至少了解一門編程語言。
【課程大綱】（培訓內容可根據客戶需求調整）
| Day1下午 |
強化學習基礎
chatGPT的原理介紹 1、指示學習與InstructGPT 2、相關數(shù)據集 3、有監(jiān)督微調（SFT） 4、從人類反饋中RL的思路 5、獎勵建模（RM） 6、運用PPO改進 |
| Day2上午 |
ChatGLM部署 1、ChatGLM3-6B介紹 2、ChatGLM3搭建流程 3、應用場景（工具調用、代碼執(zhí)行） 4、權重量化 ChatGLM3原理 1、Code Interpreter 2、多模態(tài)CogVLM 3、WebGLM搜索增強 微調大模型 1、基于chatGLM的微調 2、LoRA 3、Prefix Tuning 4、P-Tuning 5、Prompt Tuning 6、freeze 7、構建訓練數(shù)據集 |
| Day2下午 |
其他開源大模型 1、LLaMA系列 2、通義千問（qwen） 3、零一萬物（Yi） llama-factory微調大模型 1、工具的主要功能 2、支持的模型 3、數(shù)據集準備 4、微調策略（LoRA, QLoRA, PEFT） |
| Day3上午 |
學習LangChain所需的知識儲備 1、詞嵌入與語義空間 2、高維向量的快速模糊匹配 3、局部敏感哈希（LSH） 4、向量數(shù)據庫 LangChain的原理 1、大模型利用的難點與痛點 2、Langchain的基本思路 3、關鍵組件 |
| Day3下午 |
LangChain的實操 1、環(huán)境搭建 2、知識庫向量化與存儲 3、問句向量化與初步匹配 4、合成prompt（提示詞） 5、提交給LLM生成答案 大語言模型的其他應用 1、kimi chat 2、coze文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-835959.html 3、文心一格與通義萬相文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-835959.html |
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