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什么是AI大模型

AI大模型的全稱(chēng)是"Artificial Intelligence Large-scale Model"，即"人工智能大規(guī)模模型"。這個(gè)術(shù)語(yǔ)通常用來(lái)描述具有巨大規(guī)模參數(shù)和訓(xùn)練數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，如Transformer、GPT、BERT等。大模型通常由深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建，通過(guò)在大規(guī)模數(shù)據(jù)上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練(Pre-training)和微調(diào)(Fine-tuning)，學(xué)習(xí)到豐富的特征表示和知識(shí)。

AI大模型的三大優(yōu)勢(shì)

• 處理海量數(shù)據(jù)

  AI大模型最顯著的優(yōu)勢(shì)之一是處理海量數(shù)據(jù)的能力。AI大模型通過(guò)高效的數(shù)據(jù)處理技術(shù)，能夠快速地分析和處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集，為各種應(yīng)用場(chǎng)景提供有力支持。

• 優(yōu)化算法

  AI大模型的另一個(gè)優(yōu)勢(shì)是優(yōu)化算法的能力。通過(guò)深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)等技術(shù)，AI大模型能夠不斷地自我學(xué)習(xí)和改進(jìn)，提高算法的準(zhǔn)確性和效率。

• 提高機(jī)器學(xué)習(xí)效率

  AI大模型的第三個(gè)優(yōu)勢(shì)是提高機(jī)器學(xué)習(xí)效率。通過(guò)采用分布式計(jì)算和并行處理等技術(shù)，AI大模型能夠在短時(shí)間內(nèi)完成大規(guī)模的機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)，加速人工智能的開(kāi)發(fā)和應(yīng)用進(jìn)程。

抓住AI的風(fēng)口，給自己一個(gè)升職加薪的機(jī)會(huì)

• 競(jìng)爭(zhēng)小

  人工智能屬于新興產(chǎn)業(yè)，意識(shí)到其將成為下個(gè)風(fēng)口并入行的人并不多 據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)顯示：
  · 2022年人工智能人才供需比為0.63
  · 2023年人工智能人才供需比下降到了0.39
  這意味著人工智能行業(yè)目前是5個(gè)崗位搶2個(gè)人才

  

• 薪資高

  Levels.fyi發(fā)布了2024年第一季度薪酬報(bào)告，中國(guó)AI工程師薪資排名12名
  根據(jù)Levels.fyi的官方統(tǒng)計(jì)，中國(guó)AI工程師的薪資范圍大致在6.4-13.4萬(wàn)美元（約人民幣46.3-97萬(wàn)元）

  

• 前景好

  政府工作報(bào)告首提“人工智能+”，多位委員代表也紛紛圍繞AI建言獻(xiàn)策
  ，涵蓋AI產(chǎn)業(yè)、AI教育、AI安全等方面，共同探討人工智能在中國(guó)
  未來(lái)的發(fā)展方向和戰(zhàn)略布局

  

AI大模型，引領(lǐng)未來(lái)市場(chǎng)趨勢(shì)

• 政策支持行業(yè)發(fā)展

  · 2017年發(fā)布的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》
  · 2022 年印發(fā)《關(guān)于加快場(chǎng)景創(chuàng)新以人工智能高水平應(yīng)用促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的指導(dǎo)意見(jiàn)》
  · 2024年，人工智能+更是被寫(xiě)入了《政府工作報(bào)告》
  · 各地方政府出臺(tái)相關(guān)支持政策，加快大模型產(chǎn)業(yè)的持續(xù)發(fā)展

  

• 算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)加快
  促進(jìn)大模型行業(yè)發(fā)展

  根據(jù)國(guó)家信息中心與浪潮信息聯(lián)合發(fā)布的《智能計(jì)算中心創(chuàng)新發(fā)展指南》，目前全國(guó)有超過(guò)30個(gè)城市正在建設(shè)或提出建設(shè)智算中心，“十四五”期間，對(duì)智算中心的投資可帶動(dòng)人工智能核心產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)約2.9-3.4倍

• 技術(shù)升級(jí)帶動(dòng)AI大模型的應(yīng)用場(chǎng)景擴(kuò)大

  AI大模型的應(yīng)用，已經(jīng)涉及到金融、政務(wù)、教育、醫(yī)療、制造、娛樂(lè)等多個(gè)領(lǐng)域，為各行各業(yè)帶來(lái)了新的機(jī)遇

• 全球AI市場(chǎng)規(guī)模逐漸擴(kuò)大

  · 國(guó)際數(shù)據(jù)公司 IDC 預(yù)測(cè)，全球 AI 計(jì)算市場(chǎng)規(guī)模將從 2022 年的 195.0 億美元增長(zhǎng)到 2026 年的 346.6 億美元
  · IDC 預(yù)計(jì)中國(guó)人工智能市場(chǎng)規(guī)模在 2023 年將超過(guò) 147 億美元，到 2026 年這一規(guī)模將超過(guò) 264 億美元

帶你掌握硬核技能，成為更懂AI大模型的人

• 學(xué)會(huì)技術(shù)

  · 大模型理論知識(shí)
  · 自注意力機(jī)制、Transformer模型、BERT模型
  · LLM應(yīng)用程序技術(shù)棧和提示詞工程Prompt Enginerring

• 掌握技能

  · 掌握DeepSeek與ChatGPT原理與實(shí)戰(zhàn)
  · 了解國(guó)產(chǎn)大模型ChatGLM
  · 了解視覺(jué)大模型技術(shù)優(yōu)勢(shì)
  · 掌握語(yǔ)言理解與字幕生成及其應(yīng)用
  · 掌握?qǐng)D像生成和應(yīng)用實(shí)操

• 搞定項(xiàng)目

  · 應(yīng)用場(chǎng)景與潛力分析
  · 大模型企業(yè)商用項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)

• 《AI大模型全棧技術(shù)（高級(jí)）》職業(yè)能力證書(shū)

四大課程優(yōu)勢(shì)，學(xué)起來(lái)事半功倍

• 優(yōu)勢(shì)一：前置預(yù)備知識(shí)，學(xué)起來(lái)無(wú)障礙

  · 大模型的詳細(xì)介紹、核心技術(shù)、部署等相關(guān)理論知識(shí)
  · 自注意力機(jī)制、Transformer模型、BERT模型

• 優(yōu)勢(shì)二：覆蓋國(guó)內(nèi)外主流大模型及新興技術(shù)

  · Embedding、LLM
  · DeepSeek、Chat GPT4
  · LangChain、LangGraph
  · 大模型微調(diào)、AI-Agent

• 優(yōu)勢(shì)三：代碼和案例實(shí)踐，即學(xué)即用

  · 基本問(wèn)答系統(tǒng)的代碼實(shí)現(xiàn)
  · 深入閱讀理解的代碼實(shí)現(xiàn)
  · 段落相關(guān)性代碼實(shí)現(xiàn)
  · LLM大模型的使用
  · Prompts的設(shè)計(jì)和使用
  · 動(dòng)手實(shí)現(xiàn)知識(shí)問(wèn)答機(jī)器人
  · LangChain文本摘要
  · PDF文本閱讀問(wèn)答

• 優(yōu)勢(shì)四：大模型企業(yè)商用項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)講解

  · Embedding結(jié)果的可視化展示與結(jié)果分析實(shí)戰(zhàn)
  · 基于DeepSeek的企業(yè)級(jí)實(shí)戰(zhàn)案例
  · 基于GLM4的長(zhǎng)文本讀取與優(yōu)化
  · 海量文本的Embedding高效匹配
  · AI-Agent 構(gòu)建可發(fā)布的智能客服系統(tǒng)

熱門(mén)大模型深度解析與上手實(shí)踐

• 國(guó)產(chǎn)大模型DeepSeek

  DeepSeek平臺(tái)接入與認(rèn)證
  DeepSeek-V3、DeepSeek-R1、DeepEP
  DeepSeep核心功能調(diào)用方法
  DeepSeek聯(lián)網(wǎng)搜索與擴(kuò)展
  DeepSeek計(jì)費(fèi)與優(yōu)化建議

• 前沿?zé)衢T(mén)技術(shù)實(shí)踐

  Llama_Factory 微調(diào)實(shí)戰(zhàn)
  掌握如何科學(xué)構(gòu)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)
  微調(diào)常見(jiàn)方式介紹
  Unsloth微調(diào)平臺(tái)介紹
  Llama3開(kāi)源大模型的微調(diào)與使用
  AI-Agent 構(gòu)建可發(fā)布的智能客服系統(tǒng)
  AutoGPT基本原理、安裝與環(huán)境配置與實(shí)戰(zhàn)

適合人群

• 從事人工智能領(lǐng)域工作的人

  如果你正在從事人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)分析等相關(guān)領(lǐng)域的工作，或者想要進(jìn)入這些領(lǐng)域，那么學(xué)習(xí)AI大模型開(kāi)發(fā)將會(huì)對(duì)你的職業(yè)發(fā)展有很大的幫助

• 軟件工程師和架構(gòu)師

  這類(lèi)專(zhuān)業(yè)人士可以通過(guò)學(xué)習(xí)AI大模型開(kāi)發(fā)課程來(lái)提升團(tuán)隊(duì)的研發(fā)效率，了解大模型如何影響軟件架構(gòu)，并掌握基于大語(yǔ)言模型的全新開(kāi)發(fā)范式

• 對(duì)人工智能有濃厚興趣的人

  如果你對(duì)人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域有濃厚的興趣，想要深入了解并掌握相關(guān)技能，并有一定的軟件開(kāi)發(fā)基礎(chǔ)

AI大模型全棧工程師實(shí)戰(zhàn)訓(xùn)練營(yíng)課程大綱

第一天 第二天 第三天

• 預(yù)備知識(shí)第一節(jié)：大模型理論知識(shí)

  1、初探大模型：起源與發(fā)展
  2、GPT模型家族：從始至今
  3、大模型_GPT_ChatGPT的對(duì)比介紹
  4、大模型實(shí)戰(zhàn)-大模型2種學(xué)習(xí)路線的講解
  5、 大模型最核心的三項(xiàng)技術(shù):模型、微調(diào)和開(kāi)發(fā)框架
  6、 0penAl GPT系列在線大模型技術(shù)生態(tài)
  7、0penAl文本模型A、B、C、D四大模型引擎簡(jiǎn)介
  8、0penAl語(yǔ)音模型Whisper與圖像型DALL·E模型介紹
  9、最強(qiáng)Embedding大模型text-embedding-ada模型介紹
  10、全球開(kāi)源大模型性能評(píng)估榜單
  11、中文大模型生態(tài)介紹與GLM 130B模型介紹
  12、ChatGLM模型介紹與部署門(mén)檻
  13、ChatGLM開(kāi)源生態(tài):微調(diào)、多模態(tài)，WebUI等項(xiàng)目簡(jiǎn)介

• 預(yù)備知識(shí)第二節(jié)：自注意力機(jī)制、Transformer模型、BERT模型

  RNN-LSTM-GRU等基本概念
  編碼器、解碼器
  自注意力機(jī)制詳解
  Transformer
  Mask Multi-Head Attention
  位置編碼
  特定于任務(wù)的輸入轉(zhuǎn)換
  無(wú)監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練、有監(jiān)督 Fine-tuning
  BERT思路的理解
  BERT模型下游任務(wù)的網(wǎng)絡(luò)層設(shè)計(jì)
  BERT的訓(xùn)練
  HuggingFace中BERT模型的推斷
  基于上下文的學(xué)習(xí)
  代碼和案例實(shí)踐：
  基本問(wèn)答系統(tǒng)的代碼實(shí)現(xiàn)
  深入閱讀理解的代碼實(shí)現(xiàn)
  段落相關(guān)性代碼實(shí)現(xiàn)

• 第三節(jié)：Embedding模型實(shí)戰(zhàn)

  大模型技術(shù)浪潮下的Embedding技術(shù)定位
  Embedding技術(shù)入門(mén)介紹
  從Ono-hot到Embedding
  Embedding文本衡量與相似度計(jì)算
  OpenAl Embedding模型與開(kāi)源Embedding框架
  兩代OpenAl Embedding模型介紹
  text-embedding-ada-002模型調(diào)用方法詳解
  text-embedding-ada-002模型參數(shù)詳解與優(yōu)化策略
  借助Embedding進(jìn)行特征編碼
  Embedding結(jié)果的可視化展示與結(jié)果分析
  【實(shí)戰(zhàn)】借助Embedding特征編碼完成有監(jiān)督預(yù)測(cè)
  【實(shí)戰(zhàn)】借助Embedding進(jìn)行推薦系統(tǒng)冷啟動(dòng)
  【實(shí)戰(zhàn)】借助Embedding進(jìn)行零樣本分類(lèi)與文本搜索
  Embedding模型結(jié)構(gòu)微調(diào)優(yōu)化
  借助CNN進(jìn)行Embedding結(jié)果優(yōu)化
  【企業(yè)級(jí)實(shí)戰(zhàn)】海量文本的Embedding高效匹配

• 第四節(jié)：LLM應(yīng)用程序技術(shù)棧和提示詞工程Prompt Enginerring

  設(shè)計(jì)模式：上下文學(xué)習(xí)
  數(shù)據(jù)預(yù)處理/嵌入
  提示構(gòu)建/檢索
  提示執(zhí)行/推理
  數(shù)據(jù)預(yù)處理/嵌入
  Weaviate、Vespa 和 Qdrant等開(kāi)源系統(tǒng)
  Chroma 和 Faiss 等本地向量管理庫(kù)
  pgvector 等OLTP 擴(kuò)展
  提示構(gòu)建/檢索
  提示執(zhí)行/推理
  新興的大語(yǔ)言（LLM）技術(shù)棧
  數(shù)據(jù)預(yù)處理管道（data preprocessing pipeline）
  嵌入終端（embeddings endpoint ）+向量存儲(chǔ)（vector store）
  LLM 終端（LLM endpoints）
  LLM 編程框架（LLM programming framework）
  LangChain的主要功能及模塊
  Prompts: 這包括提示管理、提示優(yōu)化和提示序列化。
  LLMs: 這包括所有LLMs的通用接口，以及常用的LLMs工具。
  Document Loaders: 這包括加載文檔的標(biāo)準(zhǔn)接口，以及與各種文本數(shù)據(jù)源的集成。
  Utils: 語(yǔ)言模型在與其他知識(shí)或計(jì)算源的交互
  Python REPLs、嵌入、搜索引擎等
  LangChain提供的常用工具
  Indexes：語(yǔ)言模型結(jié)合自定義文本數(shù)據(jù)
  Agents：動(dòng)作執(zhí)行、觀測(cè)結(jié)果
  LangChain的代理標(biāo)準(zhǔn)接口、可供選擇的代理、端到端代理示例
  Chat：Chat模型處理消息
  代碼和案例實(shí)踐：
  LLM大模型的使用
  Prompts的設(shè)計(jì)和使用

• 第五節(jié)：國(guó)產(chǎn)大模型DeepSeek

  新一代DeepSeek模型API調(diào)用
  DeepSeek開(kāi)放平臺(tái)使用方法與APIKey申請(qǐng)
  DeepSeek-V3、DeepSeek-R1、DeepEP介紹
  DeepSeek在線知識(shí)庫(kù)使用及模型計(jì)費(fèi)說(shuō)明
  DeepSeek模型SDK調(diào)用與三種運(yùn)行方法
  DeepSeek調(diào)用函數(shù)全參數(shù)詳解
  DeepSeek Message消息格式與身份設(shè)置方法
  DeepSeek tools外部工具調(diào)用方法
  DeepSeek Function calling函數(shù)封裝12GLM4接入在線知識(shí)庫(kù)retrieval流程
  DeepSeek接入互聯(lián)網(wǎng)web_search方法
  【實(shí)戰(zhàn)】基于DeepSeek打造自動(dòng)數(shù)據(jù)分析Agent
  【實(shí)戰(zhàn)】基于DeepSeek的自然語(yǔ)言編程實(shí)戰(zhàn)
  【實(shí)戰(zhàn)】基于DeepSeek Function call的用戶意圖識(shí)別
  【實(shí)戰(zhàn)】基于GLM4的長(zhǎng)文本讀取與優(yōu)化

• 第六節(jié)：LangChain大模型框架構(gòu)建

  構(gòu)建垂直領(lǐng)域大模型的通用思路和方法
  (1) 大模型+知識(shí)庫(kù)
  (2) PEFT(參數(shù)高效的微調(diào))
  (3) 全量微調(diào)
  (4) 從預(yù)訓(xùn)練開(kāi)始定制
  LangChain介紹
  LangChain模塊學(xué)習(xí)-LLMs 和 Prompts
  LangChain之Chains模塊
  LangChain之Agents模塊
  LangChain之Callback模塊
  Embedding嵌入
  自定義知識(shí)庫(kù)
  知識(shí)沖突的處理方式
  向量化計(jì)算可采用的方式
  文檔加載器模塊
  向量數(shù)據(jù)庫(kù)問(wèn)答的設(shè)計(jì)
  Lanchain競(jìng)品調(diào)研和分析
  Dust.tt/Semantic-kernel/Fixie.ai/Cognosis/GPT-Index
  LlamaIndex介紹
  LlamaIndex索引
  動(dòng)手實(shí)現(xiàn)知識(shí)問(wèn)答系統(tǒng)
  代碼和案例實(shí)踐：
  動(dòng)手實(shí)現(xiàn)知識(shí)問(wèn)答機(jī)器人
  LangChain文本摘要
  PDF文本閱讀問(wèn)答

• 第七節(jié)使用LangGraph構(gòu)建工作流

  LangGraph 構(gòu)建自適應(yīng)RAG
  1.LangGraph 應(yīng)用場(chǎng)景、核心功能、特點(diǎn)
  2.基礎(chǔ)概念：節(jié)點(diǎn)、邊、圖等
  3.LangGraph 的系統(tǒng)架構(gòu)
  4.數(shù)據(jù)模型和存儲(chǔ)機(jī)制
  5.基本數(shù)據(jù)查詢(xún)與操作
  6.高級(jí)查詢(xún)：路徑查詢(xún)、模式匹配
  7.使用本地LLM自適應(yīng)RAG
  8.代理RAG與糾正（CRAG）

• 第八節(jié)LLM模型的私有化部署與調(diào)用

  1. 各種模型文件介紹
  2. 模型的推理、量化介紹與實(shí)現(xiàn)
  3. Modelscope、Hugging Face簡(jiǎn)單介紹與使用
  4. 大模型管理底座Ollama介紹
  5. Ollama + lLama 部署開(kāi)源大模型
  6. Open WebUI發(fā)布與調(diào)用大模型
  7. API Key獲取與 Llama微調(diào)實(shí)現(xiàn)

• 第九節(jié)：開(kāi)源大模型微調(diào)實(shí)現(xiàn)

  Llama_Factory 微調(diào)實(shí)戰(zhàn)
  1. 提升模型性能方式介紹：Prompt、知識(shí)庫(kù)、微調(diào)
  2. 如何科學(xué)構(gòu)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)(基礎(chǔ)與專(zhuān)業(yè)數(shù)據(jù)混合訓(xùn)練)
  3. 微調(diào)常見(jiàn)方式介紹：微調(diào)、偏好對(duì)齊、蒸餾、獎(jiǎng)勵(lì)模型
  4. Llama3 模型架構(gòu)與調(diào)用申請(qǐng)
  5. 數(shù)據(jù)上傳與任務(wù)創(chuàng)建(job)
  6. 訓(xùn)練集與測(cè)試集拆分與模型評(píng)估
  7. Unsloth微調(diào)平臺(tái)介紹
  8. Llama3開(kāi)源大模型的微調(diào)與使用
  9. 模型的評(píng)估策略

• 第十節(jié)：大模型企業(yè)商用項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)

  AI-Agent 構(gòu)建可發(fā)布的智能客服系統(tǒng)
  1. 智能體介紹與AutoGPT基本原理
  2. AutoGPT安裝與環(huán)境配置
  3. 實(shí)戰(zhàn)體驗(yàn)：AutoGPT實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)爬取、清洗、保存
  4. 創(chuàng)建各種場(chǎng)景的AutoGPT
  5. 內(nèi)容創(chuàng)建
  6. 客服服務(wù)
  7. 數(shù)據(jù)分析
  8. 代碼編寫(xiě)
  9. 創(chuàng)建應(yīng)用程序