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第一天：LLM原理、平臺與應用基礎

1. LLM概述與最新進展

·?1.1 LLM的定義與發(fā)展歷程

·?1.2 典型模型（GPT、LLaMA、GLM、PaLM 等）簡述

·?1.3 LLM產業(yè)趨勢與應用價值

2. LLM基礎原理剖析

·?2.1 Transformer架構原理

·?2.2 訓練方式：預訓練、微調與指令微調

·?2.3 模型能力邊界與局限

3. 主流LLM平臺和生態(tài)了解

·?3.1 開源LLM（LLaMA、ChatGLM、Mistral等）

·?3.2 商業(yè)平臺（OpenAI、百度、阿里、訊飛等）

·?3.3 LLM應用接入流程：API與本地部署

4. LLM典型應用體驗

·?4.1 問答系統(tǒng)、文檔摘要

·?4.2 長文本處理與對話生成

·?4.3 代碼生成等垂直領域應用

5. LLM提示詞工程（Prompt Engineering）基礎

·?5.1 有效提示詞設計要點

·?5.2 不同任務的Prompt示例

·?5.3 Prompt調優(yōu)與產出優(yōu)化實踐

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第二天：LLM開發(fā)、微調與項目實戰(zhàn)

6. LLM開發(fā)與微調實操

·?6.1 LLM開發(fā)技術棧、開發(fā)環(huán)境搭建

·?6.2 Hugging Face Transformers等主流框架入門

·?6.3 LoRA等主流微調方法

·?6.4 微調實戰(zhàn)流程：數(shù)據準備、訓練、評估

7. LLM高效推理與服務部署

·?7.1 推理優(yōu)化與加速方法

·?7.2 API封裝與在線推理服務

·?7.3 本地化部署與開源方案介紹

8. LLM在企業(yè)實際落地案例

·?8.1 智能客服/知識庫

·?8.2 行業(yè)文檔自動處理

·?8.3 私有化大模型與行業(yè)定制

9. LLM內容安全與合規(guī)

·?9.1 生成內容風險與防護

·?9.2 數(shù)據安全、隱私保護及合規(guī)策略

10. 項目實戰(zhàn)與經驗交流

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