LLM大語言模型培訓(xùn)

第一天：LLM原理、平臺與應(yīng)用基礎(chǔ)

1. LLM概述與最新進(jìn)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(chǎn)業(yè)趨勢與應(yīng)用價值

2. LLM基礎(chǔ)原理剖析

·?2.1 Transformer架構(gòu)原理

·?2.2 訓(xùn)練方式：預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)與指令微調(diào)

·?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(yīng)用接入流程：API與本地部署

4. LLM典型應(yīng)用體驗(yàn)

·?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(lǐng)域應(yīng)用

5. LLM提示詞工程（Prompt Engineering）基礎(chǔ)

·?5.1 有效提示詞設(shè)計要點(diǎn)

·?5.2 不同任務(wù)的Prompt示例

·?5.3 Prompt調(diào)優(yōu)與產(chǎn)出優(yōu)化實(shí)踐

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第二天：LLM開發(fā)、微調(diào)與項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)

6. LLM開發(fā)與微調(diào)實(shí)操

·?6.1 LLM開發(fā)技術(shù)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(diào)方法

·?6.4 微調(diào)實(shí)戰(zhàn)流程：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、訓(xùn)練、評估

7. LLM高效推理與服務(wù)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(wù)

·?7.3 本地化部署與開源方案介紹

8. LLM在企業(yè)實(shí)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(nèi)容安全與合規(guī)

·?9.1 生成內(nèi)容風(fēng)險與防護(hù)

·?9.2 數(shù)據(jù)安全、隱私保護(hù)及合規(guī)策略

10. 項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)與經(jīng)驗(yàn)交流

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