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大模型關鍵技術與應用創新實踐

人工智能2.0引發的產業變革與發展機遇

【課程背景】

在全球數字化轉型和智能化發展的浪潮中，大模型技術以其強大的數據處理和認知生成能力迅速崛起，為眾多行業的創新和變革提供了新的動力。從ChatGPT等新一代人工智能應用的發布，到多模態認知的全面突破，大模型不僅改變了人機交互的方式，還開辟了包括文本、圖片、音頻、視頻等多領域應用的新格局。企業紛紛在服務、營銷、工程建設、系統維護等環節引入大模型技術，以提升自身的市場競爭力。大模型不僅賦予了自然語言處理、情境學習、深度強化學習等技術新的實踐途徑，還推動了Transformer架構在信息檢索、深度學習等領域的深入應用。

然而，大模型技術的快速發展也帶來了諸多挑戰。數據質量、知識產權、成本效益以及倫理與安全風險成為企業應用落地時的主要難題。同時，隨著智能算力需求的增加，智算中心的建設也成為大模型應用落地的重要基礎設施支持。未來，大模型在多模態應用、行業垂直化、小語言模型和邊緣協同方面的趨勢，將引導技術不斷迭代。為此，本課程特別設計，以幫助管理層、技術經理及項目經理深入理解大模型的關鍵技術與應用場景，掌握其應用實現的方法，識別項目實施過程中的挑戰，并探索未來發展方向。

【課程收益】

掌握大模型核心技術及發展歷程。

熟悉大模型在企業中的應用創新場景。

掌握大模型應用落地的具體方法與工具。

理解大模型項目實施中的主要挑戰及應對策略。

展望大模型的未來發展趨勢，探索多模態和邊緣協同的應用潛力。

【課程特色】場景化與案例教學；解析技術邏輯、啟發創新思路、洞察市場機遇

【課程對象】中高層管理人員、AI解決方案架構師、AI產品經理、AI技術經理、AI項目經理等

【課程時間】2天（6小時/天）

【課程大綱】

一、大模型關鍵技術及總體實現思路

1、大模型時代的到來

ChatGPT與新一代人工智能革命

從文本、圖片、音頻、視頻到多模態認知的數字人

從有監督機器學習到大模型的發展歷程

全球主流大模型產品與應用介紹

2、大模型關鍵技術解析

自然語言理解：賦予AI理解與生成能力

預訓練大模型崛起，賦能深度學習

多模態交互：全方位人機互動

情境學習

思維鏈

深度強化學習

遷移學習

Transformer架構

案例：ChatGPT、阿里巴巴、字節跳動、谷歌、Meta、科大訊飛等

二、大模型應用創新場景與落地方法

1、大模型的應用創新場景

大模型提升信息（知識）檢索能力

大模型提升網絡維護能力

深度學習提升網絡建設能力

大模型提升服務營銷能力

2、大模型的應用落地實現方法

數據準備

數據預處理

模型訓練與超參調優

性能評估

智算需求與智算中心建設

案例：某金融公司、某電信運營商、某廣電公司、ChatGPT、華為等

三、大模型項目面臨的挑戰與發展趨勢

1、大模型發展面臨的各種挑戰

知識產權問題

數據質量問題

成本效益問題

倫理與安全風險等

2、大模型未來發展趨勢

多模態

行業垂直大模型

小語言模型（SLM）

大模型與邊緣的協同

AI相關法規完善