ChatGPT-4o大语言模型优化、本地私有化部署、从0-1搭建、智能体构建等高级进阶

admin2024-07-04  14

目录

第一章 ChatGPT-4o使用进阶

第二章 大语言模型原理详解

第三章 大语言模型优化

第四章 开源大语言模型及本地部署

第五章 从0到1搭建第一个大语言模型

第六章 智能体(Agent)构建

第七章 大语言模型发展趋势

第八章 总结与答疑讨论

更多应用


在过去几年中,人工智能领域的发展迅猛,尤其是大语言模型的应用,为各行各业带来了前所未有的创新与突破。从ChatGPT-3.5的推出到GPT Store的上线,再到最新的多模态交互ChatGPT-4o,OpenAI不断引领科技潮流,推动AI生态系统的构建。

帮助学员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,学员将不仅掌握理论知识,还能在实际操作中获得宝贵经验。

采用“理论讲解+案例实战+动手实操+讨论互动”的教学方式,帮助学员在实践中巩固知识,提升技能。学员将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!

参加条件:需要有针对GPT熟练操作能力以及深度学习的基础知识。

【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

第一章 ChatGPT-4o使用进阶

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LangChain?LangChain的核心功能与特点、LangChain的核心组件)
4、(实操演练)使用LangChain构建Agent(LangChain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、多模态数据融合与特征提取)
3、(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)
4、Mixture of Experts(MoE)简介(什么是Mixture of Experts?MoE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)
5、案例演示与实操练习

第八章 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
4、建立微信群,便于后期的讨论与答疑
注:请提前配置学习所需软件


更多应用

①最新ChatGPT办公与科研应用、论文撰写、数据分析、机器学习、深度学习及AI绘图
②基于ChatGPT-4o自然科学研究全流程实践技术应用
③GPT-ArcGIS数据处理、空间分析、可视化及多案例综合应用
④成像光谱遥感技术中的AI革命:ChatGPT在遥感领域中的应用
⑤AI大语言模型GPT & R生态环境领域数据统计分析实战训练营
⑥“AI大语言模型+”助力大气科学相关交叉领域实践技术应用

ChatGPT4.0最新功能和使用技巧,助力日常生活、学习与工作!_gpt4.0可以学习吗-CSDN博客文章浏览阅读1k次,点赞9次,收藏18次。熟练掌握ChatGPT4.0在数据分析、自动生成代码等方面的强大功能,系统学习人工智能(包括传统机器学习、深度学习等)的基础理论知识,以及具体的代码实现方法,同时掌握ChatGPT4.0在科研工作中的各种使用方法与技巧,以及人工智能领域经典机器学习算法(BP神经网络、支持向量机、决策树、随机森林、变量降维与特征选择、群优化算法等)和热门深度学习方法(卷积神经网络、迁移学习、RNN与LSTM神经网络、YOLO目标检测、自编码器等)的基本原理及Python、PyTorch代码实现方法。_gpt4.0可以学习吗ChatGPT-4o大语言模型优化、本地私有化部署、从0-1搭建、智能体构建等高级进阶,第1张https://blog.csdn.net/WangYan2022/article/details/139134786?spm=1001.2014.3001.5502

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