AI大语言模型进阶应用及模型优化、本地化部署、从0-1搭建、智能体构建技术

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。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。

阅读全文点击:《AI大语言模型进阶应用及模型优化、本地化部署、从0-1搭建、智能体构建技术》

目录

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)

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)

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)

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)

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)

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

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)

相关推荐
阿里云云原生1 分钟前
Qoder 全新「上下文压缩」功能正式上线,省 Credits !
人工智能
我星期八休息15 分钟前
深入理解跳表(Skip List):原理、实现与应用
开发语言·数据结构·人工智能·python·算法·list
蒋星熠25 分钟前
如何在Anaconda中配置你的CUDA & Pytorch & cuNN环境(2025最新教程)
开发语言·人工智能·pytorch·python·深度学习·机器学习·ai
Hcoco_me39 分钟前
什么是机器学习?
人工智能·机器学习
Code_流苏39 分钟前
AI热点周报(9.7~9.13):阿里Qwen3-Next震撼发布、Claude 增强记忆与服务抖动、OpenAI 聚焦模型规范化...
人工智能·gpt·ai·openai·claude·qwen3-next·架构创新
合作小小程序员小小店40 分钟前
机器学习介绍
人工智能·python·机器学习·scikit-learn·安全威胁分析
这张生成的图像能检测吗43 分钟前
(综述)视觉任务的视觉语言模型
人工智能·计算机视觉·语言模型·自然语言处理·视觉语言模型
聚客AI1 小时前
🚫万能Agent兜底:当规划缺失工具时,AI如何自救
人工智能·llm·agent
Juchecar1 小时前
一文讲清 nn.Module 中 forward 函数被调用时机
人工智能
七牛云行业应用1 小时前
深度解析强化学习(RL):原理、算法与金融应用
人工智能·算法·金融