《大語言模型培訓》

  培訓講師：李海良

講師背景：
李海良老師暨南大學副教授，碩士生導師，九三學社社員，中山大學工學博士香港城市大學訪問學者廣東工業(yè)大學校外合作研究生導師研究方向為深度學習、圖像識別、智慧綜合能源和能源大數(shù)據(jù)簡介l2018年獲得中山大學工學博士學位，2019年至2021年在暨 詳細>>

李海良
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《大語言模型培訓》詳細內(nèi)容

《大語言模型培訓》

大語言模型培訓課程大綱
第一天：大語言模型基礎與理論 上午：
自然語言處理概述
NLP定義、發(fā)展歷程與應用領域
文本數(shù)據(jù)的特點與挑戰(zhàn)
傳統(tǒng)NLP方法與深度學習方法的對比
大語言模型簡介
什么是大語言模型（LLMs）
LLMs的歷史：從ELMo到GPT系列
LLMs的核心技術：Transformer架構
下午：
Transformer模型詳解
Transformer架構的組成：編碼器與解碼器
自注意力機制與多頭注意力
位置編碼與層歸一化
Transformer的變體與應用
大語言模型的訓練與優(yōu)化
數(shù)據(jù)集構建與預處理
訓練目標：語言建模損失
優(yōu)化算法與超參數(shù)調(diào)整
模型壓縮與剪枝技術
第二天：大語言模型的高級概念與應用
上午：
上下文學習與知識表示
LLMs的上下文學習能力
知識圖譜與LLMs的融合
實體識別與關系抽取
生成式任務與評估
文本生成任務概述
評估指標：BLEU, ROUGE, METEOR等
人類評估與自動化評估的對比
下午：
對話系統(tǒng)與聊天機器人
對話系統(tǒng)的基本原理
聊天機器人的設計與實現(xiàn)
倫理與隱私考量
多模態(tài)大語言模型
文本、圖像、音頻等多模態(tài)數(shù)據(jù)的融合
跨模態(tài)生成與理解
實際應用案例分享
第三天：實踐 - 環(huán)境搭建與基礎模型訓練
全天：
環(huán)境搭建
選擇合適的硬件與軟件環(huán)境
安裝必要的庫與框架（如PyTorch, TensorFlow）
配置CUDA與cuDNN（如果使用GPU）
基礎模型訓練
使用開源的Transformer實現(xiàn)（如Hugging Face Transformers）
數(shù)據(jù)集準備與預處理
模型配置與訓練腳本編寫
監(jiān)控訓練過程與調(diào)整參數(shù)
第四天：實踐 - 定制大語言模型與應用開發(fā)
上午：
定制大語言模型
遷移學習與微調(diào)
針對特定領域或任務的數(shù)據(jù)收集與標注
定制模型的訓練與評估
下午：
應用開發(fā)
構建基于LLMs的API服務
集成到現(xiàn)有系統(tǒng)中（如客服系統(tǒng)、內(nèi)容創(chuàng)作平臺）
實時推理與性能優(yōu)化
第五天：實踐 - 高級應用與未來展望
上午：
高級應用案例
文本摘要與生成
問答系統(tǒng)
創(chuàng)意寫作輔助
跨語言理解與生成
下午：
未來趨勢與技術展望
LLMs的未來發(fā)展方向
新興技術如AIGC（AI生成內(nèi)容）的影響
倫理、隱私與安全的挑戰(zhàn)與應對
項目展示與討論
學員分組展示各自的項目成果
集體討論與反饋
課程總結(jié)與反饋
總結(jié)五天課程內(nèi)容
收集學員反饋，優(yōu)化后續(xù)教學
結(jié)束：鼓勵學員繼續(xù)探索大語言模型的更多應用，提供進一步學習資源鏈接。

 

李海良老師的其它課程

《大數(shù)據(jù)技術及應用》課程教學大綱一、課程基本信息課程名稱大數(shù)據(jù)技術及應用（英文名稱）BigdatatechnologyandApplication課程學時理論8小時，實驗4小時授課方式多媒體+實踐考核方式實踐考試+課程論文開課單位先修課程C語言程序設計；Java程序設計；數(shù)據(jù)結(jié)構；Linux操作系統(tǒng)；后續(xù)課程大數(shù)據(jù)算法；適用專業(yè)數(shù)據(jù)科學與大數(shù)據(jù)技術、人工智能

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大語言模型開發(fā)與訓練培訓大綱第一天：基礎知識與初步實踐上午：理論基礎與工具準備1.歡迎與介紹培訓目標和內(nèi)容概述參與者自我介紹與期望2.大語言模型概述2.1什么是大語言模型（LLM）定義與基本概念介紹Transformer架構及其在自然語言處理中的重要性2.2LLM的應用場景和優(yōu)勢介紹LLM在文本生成、翻譯、問答系統(tǒng)、文本摘要等方面的應用主要的LLM架構GPT

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人工智能   08.29

人工智能課程大綱人工智能課程大綱一、課程介紹人工智能是現(xiàn)代科技領域的熱點之一，本課程旨在介紹人工智能的基本理論、應用領域以及相關技術。通過本課程的學習，學生將了解人工智能的概念、發(fā)展歷程以及未來發(fā)展趨勢，掌握人工智能的基本原理和各種算法模型，并學會應用人工智能技術解決實際問題。二、課程目標1.理解人工智能的基本概念和原理；2.熟悉人工智能的發(fā)展歷程和應用領域

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人工智能基礎理論主題：機器學習，深度學習，大模型，多模態(tài)1.機器學習基礎1.1機器學習的基本概念機器學習的定義與重要性數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法與傳統(tǒng)編程的區(qū)別1.2常見的機器學習算法及其應用場景線性回歸：用于預測連續(xù)值邏輯回歸：用于二分類問題決策樹與隨機森林：用于分類和回歸支持向量機（SVM）：用于分類問題2.深度學習基礎2.1深度學習的基本原理人工神經(jīng)網(wǎng)絡的結(jié)構與工

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人工智能培訓   08.29

第一天：人工智能基礎理論主題：機器學習，深度學習，大模型，多模態(tài)1.機器學習基礎1.1機器學習的基本概念機器學習的定義與重要性數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法與傳統(tǒng)編程的區(qū)別1.2常見的機器學習算法及其應用場景線性回歸：用于預測連續(xù)值邏輯回歸：用于二分類問題決策樹與隨機森林：用于分類和回歸支持向量機（SVM）：用于分類問題2.深度學習基礎2.1深度學習的基本原理人工神經(jīng)網(wǎng)絡的

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軟件工程設計   08.29

《軟件工程設計》課程教學大綱總學時數(shù)：60學時，其中：理論教學30學時，實踐教學30學時學分：先修課程：《計算機基礎》，《C語言程序設計》，《數(shù)據(jù)結(jié)構》和《數(shù)據(jù)庫原理及其應用》考核方式：考試一、制訂大綱的依據(jù)本大綱根據(jù)2020年計算機應用技術專業(yè)教學計劃制訂二、課程簡介軟件工程作為一門專業(yè)主干課，重點要求學生學習與軟件開發(fā)和維護有關的四個方面的主要內(nèi)容——過

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網(wǎng)絡安全滲透測試培訓大綱---培訓目標：本培訓旨在通過五天的學習，使學員全面掌握網(wǎng)絡安全滲透測試的理論知識與實踐技能。培訓將理論與實踐相結(jié)合，確保學員能夠在理解滲透測試原理的基礎上，熟練運用各種工具和技術進行實際操作。通過培訓，學員將能夠獨立完成滲透測試項目，提升網(wǎng)絡安全防護與應急響應能力。---第一天：滲透測試基礎與理論上午-網(wǎng)絡安全概述-網(wǎng)絡安全的重要性

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業(yè)務數(shù)字化方法論課程背景：一方面，隨著信息化的深入，在傳統(tǒng)IT建設方式下，企業(yè)獨立采購或者自建的各種企業(yè)信息系統(tǒng)，在內(nèi)部數(shù)據(jù)無法互通，難以配合業(yè)務數(shù)字化的快速發(fā)展；另一方面，云服務的出現(xiàn)，讓硬件基礎設施轉(zhuǎn)向成數(shù)據(jù)云策略，讓IT架構更靈活，但這也讓互聯(lián)互通困擾企業(yè)發(fā)展。數(shù)據(jù)中臺和業(yè)務中臺是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的必然產(chǎn)物。中臺架構作為整個企業(yè)各個業(yè)務所需數(shù)據(jù)服務的提供

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