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第一天：大模型基礎與典型應用

1. 大模型發(fā)展與原理綜述

·?1.1 大模型的發(fā)展歷史與技術(shù)路線

·?1.2 主流大模型架構(gòu)簡介（GPT系、BERT系、擴散模型等）

·?1.3 語言模型、視覺模型、跨模態(tài)模型的區(qū)別與聯(lián)系

2. 生成式AI的應用場景

·?2.1 文本生成與摘要

·?2.2 代碼生成與輔助開發(fā)

·?2.3 圖像理解與生成

·?2.4 知識問答與智能助手

3. 主流大模型平臺及生態(tài)

·?3.1 開源模型（LLaMA、BLOOM、ChatGLM等）

·?3.2 商業(yè)API平臺（OpenAI、百度文心一言、阿里通義千問等）

·?3.3 API調(diào)用的基本方法和流程

4. 實戰(zhàn)演練一：文本生成和問答系統(tǒng)

·?4.1 利用API/本地模型實現(xiàn)文本創(chuàng)作

·?4.2 構(gòu)建簡單知識問答機器人

·?4.3 結(jié)果演示與參數(shù)調(diào)優(yōu)體驗

5. 大模型應用最佳實踐

·?5.1 提示詞工程（Prompt Engineering）入門

·?5.2 如何結(jié)合業(yè)務場景設計有效的輸入

·?5.3 常見問題與規(guī)避技巧

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第二天：大模型能力擴展、融合與實戰(zhàn)

6. 大模型的精調(diào)與定制

·?6.1 微調(diào)（Fine-tuning）與指令微調(diào)的基本原理

·?6.2 工具鏈與平臺（如LoRA、PEFT、Transformers庫等）

·?6.3 精調(diào)數(shù)據(jù)準備與流程示例

7. 多模態(tài)與AI Agent應用

·?7.1 圖文多模態(tài)大模型簡介

·?7.2 AIGC（生成式內(nèi)容）場景拓展

·?7.3 Agent與自動任務流工具鏈實踐

8. 大模型在企業(yè)實際場景的落地案例

·?8.1 智能客服

·?8.2 自動化文檔處理

·?8.3 行業(yè)垂類模型定制案例分享

9. 大模型應用的安全、合規(guī)與風險防控

·?9.1 內(nèi)容安全與合規(guī)政策

·?9.2 隱私保護與數(shù)據(jù)安全

·?9.3 對抗風險和評測思路

10. 實戰(zhàn)演練二：大模型應用項目實操

·?10.1 選定場景進行項目設計和實現(xiàn)（支持小組分工）

·?10.2 模型調(diào)用、調(diào)優(yōu)及展示

·?10.3 問題答疑與改進建議

11. 培訓總結(jié)與答疑交流