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課程概述

本課程旨在為具有一定開發(fā)經(jīng)驗的企業(yè)開發(fā)人員提供深入理解和實踐大型語言模型(如ChatGPT、Claude等)的全面培訓。參與者將學習這些模型的核心技術(shù)原理,掌握快速開發(fā)和部署私有化大語言模型應(yīng)用程序的能力,特別是在構(gòu)建企業(yè)私有知識庫和對話機器人場景中的應(yīng)用。

課程對象

  1. 具有開發(fā)經(jīng)驗的企業(yè)開發(fā)人員與維護人員。
  2. 對大型語言模型有初步了解,希望進一步專業(yè)化應(yīng)用這些技術(shù)的技術(shù)人員。

課程目標

  • 深入了解大型語言模型的架構(gòu)和發(fā)展。
  • 掌握提示工程、One-shot、Few-shot及Zero-shot等技術(shù)手段。
  • 實踐使用Langchain框架以及如何基于大型模型搭建問答機器人和企業(yè)知識庫。
  • 部署和優(yōu)化基于HuggingFace等開源框架的大語言模型。

課程收益

  • 掌握當前最前沿的大型語言模型技術(shù)。
  • 能夠獨立開發(fā)和部署適用于企業(yè)的大型語言模型應(yīng)用。
  • 提升處理和分析大規(guī)模數(shù)據(jù)集的能力,增強企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的商業(yè)價值。

課程時長3天

課程大綱

第一天1、 大語言模型基本概念介紹
2、 大語言模型發(fā)展現(xiàn)狀
3、 ChatGPT、ChatGLM、LLAMA、Claude模型對比
4、 大模型輸出技術(shù)手段之提示詞工程
5、 One-shot 提示法的原理與實踐
6、 Few-shot 提示法的策略與應(yīng)用
7、 Zero-shot-CoT(Chain of Thought)的介紹與實例
8、 Few-shot-CoT 的高級應(yīng)用與案例分析
9、 Least-to-Most Prompting 方法的概述
10、 多段提示流程的設(shè)計與執(zhí)行
第二天1、 Langchain 框架的基本概念和功能,以及它在大型語言模型應(yīng)用中的地位
2、 Langchain的聊天模型接口,包括處理不同類型的消息
3、 Langchain 中構(gòu)建輸入提示(Prompts),包括標準提示模板和聊天提示模板的創(chuàng)建和格式化
4、 解釋Langchain文本嵌入模型的作用,以及如何生成文本輸入的數(shù)值表示
5、 使用 Langchain 的輸出解析器將語言模型生成的響應(yīng)結(jié)構(gòu)化
6、 使用 Langchain 的鏈功能,包括簡單 LLM 鏈、順序鏈和自定義鏈
7、 通過實際編碼和案例演示,加深對 Langchain 功能的理解和應(yīng)用
8、 基于Langchain框架和Claude模型搭建問答機器人
9、 部署文本嵌入模型并進行文本向量化
10、 部署向量數(shù)據(jù)庫存儲向量化數(shù)據(jù)
11、 通過RAG(Retrieval-Augmented Generation)構(gòu)建企業(yè)私有知識庫
12、 通過MaxKB快速部署知識庫前端UI界面
13、 基于Langchain框架實現(xiàn)大模型Agent
第三天1、 ChatGLM概述,和其他大語言模型對比
2、 HuggingFace ChatGLM2-6b開源大模型部署實戰(zhàn)
3、 ChatGLM的技術(shù)細節(jié),包括參數(shù)規(guī)模、訓練數(shù)據(jù)集和優(yōu)化方法
4、 基于ChatGLM和Langchain搭建問答應(yīng)用
5、 基于ChatGLM和Langchain搭建企業(yè)私有知識庫
6、 企業(yè)級私有知識庫在真實業(yè)務(wù)場景中的應(yīng)用案例分享

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