ChatGPT和AIGC技術(shù)過(guò)程及應(yīng)用發(fā)展
ChatGPT和AIGC技術(shù)過(guò)程及應(yīng)用發(fā)展詳細(xì)內(nèi)容
ChatGPT和AIGC技術(shù)過(guò)程及應(yīng)用發(fā)展
ChatGPT技術(shù)過(guò)程和應(yīng)用發(fā)展
大數(shù)據(jù)與人工智能實(shí)戰(zhàn)專家—李家貴老師
廣東省人工智能與大數(shù)據(jù)中心技術(shù)總監(jiān)/數(shù)據(jù)中臺(tái)部總經(jīng)理/CDO
課程大綱：
一、ChatGPT改變世界
宏觀認(rèn)知
1.1.1 二季度政治局會(huì)議關(guān)于chatGPT會(huì)議結(jié)論的政策解讀
1.1.2 人工智能的iphone時(shí)刻/登火箭時(shí)不要問(wèn)坐那個(gè)座位
1.1.3 AI的影響可能是反人性的
1.1.4 chatGPT的影響可能是文藝復(fù)興級(jí)的
1.1.5 新的大國(guó)競(jìng)爭(zhēng)和wintel聯(lián)盟
1.1.6 上一輪人工智能進(jìn)入尾聲
案例：5000萬(wàn)美金的朋友圈
ChatGPT的先進(jìn)性
1.2.1 ChatGPT具備諸多先進(jìn)性特征
1.2.2 ChatGPT 提升的核心點(diǎn)
1.2.3 ChatGPT 提升的原因
1.2.4 ChatGPT 提升的領(lǐng)域
1.2.5 ChatGPT得益于通用（基礎(chǔ)）模型所構(gòu)建 AI 系統(tǒng)的新范式
ChatGPT的局限性
機(jī)器幻覺(jué)
知識(shí)庫(kù)問(wèn)題
信息安全
跨境傳輸
第二章：功能分析與應(yīng)用場(chǎng)景
2.1 測(cè)試方向：自動(dòng)化測(cè)試、質(zhì)量控制等應(yīng)用。
2.2 數(shù)據(jù)分析方向（code interpreter）：數(shù)據(jù)挖掘、預(yù)測(cè)分析等應(yīng)用。
2.3 生圖分析：圖像生成、設(shè)計(jì)輔助等應(yīng)用。
2.4 生文分析：各類生文應(yīng)用。
2.5 生代碼分析：代碼自動(dòng)生成、程序優(yōu)化等應(yīng)用。
第三章：案例場(chǎng)景探討
3.1 客服：智能客服系統(tǒng)的構(gòu)建與優(yōu)化。
3.2 新媒體營(yíng)銷：內(nèi)容創(chuàng)作與傳播的智能化支持。
3.3 電商運(yùn)營(yíng)：運(yùn)營(yíng)效率的極致提升。
3.4 財(cái)務(wù)：財(cái)稅等應(yīng)用。
3.5 全媒體營(yíng)銷：知識(shí)庫(kù)+RPA多平臺(tái)營(yíng)銷策略與協(xié)同應(yīng)用。
3.6 HR：提單的智能支持。
3.7 本地知識(shí)庫(kù)：本地化知識(shí)管理。
第四章：對(duì)內(nèi)賦能（如何用好提示詞）
4.1 prompt的一個(gè)本質(zhì)
4.2 Prompt的二個(gè)心法
4.3 Prompt的三項(xiàng)溝通要點(diǎn)
4.4 prompt的四項(xiàng)chat法則
4.5 prompt的五個(gè)業(yè)務(wù)法則
4.6 Prompt的六條咒語(yǔ)
4.7 Prompt的七項(xiàng)注意
4.8 Prompt的天龍八部
4.9 Prompt的追問(wèn)法則
4.10 prompt的繼續(xù)法則
4.11 Prompt的工程化：Auto Prompt，COT prompt， Prompt Perfect
4.12 什么時(shí)候該選擇3.5，什么時(shí)候該選擇4.0？
第五章：深度前沿-如何預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)
2.1 什么是預(yù)訓(xùn)練
為什么要預(yù)訓(xùn)練--中文表現(xiàn)不佳
為什么要預(yù)訓(xùn)練--領(lǐng)域知識(shí)不足
為什么要預(yù)訓(xùn)練--有時(shí)候微調(diào)不解決問(wèn)題
為什么要預(yù)訓(xùn)練--行業(yè)實(shí)踐
預(yù)訓(xùn)練的目的
領(lǐng)域差距是什么？
數(shù)據(jù)問(wèn)題
預(yù)訓(xùn)練過(guò)程
分詞
詞表擴(kuò)充
數(shù)據(jù)源采樣
中文預(yù)訓(xùn)練集
關(guān)于數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化
C-Eval
2.2什么是微調(diào)
Instruct tuning
Prompt tuning
Instruct-GPT paper
Alpaca微調(diào)過(guò)程
Vicuna-13B 的訓(xùn)練、評(píng)估和推理
微調(diào)國(guó)內(nèi)實(shí)踐
數(shù)據(jù)處理
使用RLHF來(lái)優(yōu)化模型
模型優(yōu)化思路
通過(guò)引入判別模型代替人工打分
基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)RL 進(jìn)行語(yǔ)言模型微調(diào)優(yōu)化
人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)RL的總流程
大實(shí)驗(yàn)：利用竹間智能平臺(tái)一起共創(chuàng)一個(gè)微調(diào)政務(wù)大模型(0.5天-1天）
李家貴老師的其它課程
人工智能新技術(shù)在金融投資應(yīng)用與落地實(shí)踐人工智能實(shí)戰(zhàn)專家—李家貴老師西安交大數(shù)字經(jīng)濟(jì)研究院首席科學(xué)家/深圳市人工智能協(xié)會(huì)特邀專家課程背景:隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，金融行業(yè)正迎來(lái)顛覆性的變革。大模型、自然語(yǔ)言處理、AI生成內(nèi)容等新技術(shù)在金融投資領(lǐng)域的應(yīng)用，為投資決策、市場(chǎng)調(diào)研、風(fēng)險(xiǎn)管理等提供了全新的解決方案。本課程將探討人工智能技術(shù)如何在金融投資中實(shí)際落地，
講師：李家貴詳情
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講師：李家貴詳情
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講師：李家貴詳情
LTC 02.11
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講師：李家貴詳情
人工智能 DeepSeek前沿 02.11
人工智能與DeepSeek前沿人工智能實(shí)戰(zhàn)專家—李家貴老師西安交大數(shù)字經(jīng)濟(jì)研究院首席科學(xué)家/深圳市人工智能協(xié)會(huì)特邀專家課程大綱：一、前瞻視界：AI的前沿探索展現(xiàn)AI前沿探索與前景，讓觀眾對(duì)未來(lái)趨勢(shì)有清晰認(rèn)知。1.1炫技術(shù)Deepseek前沿【背景銜接】R1出場(chǎng)：大模型發(fā)展與里程碑【精準(zhǔn)聚焦】DeepSeek-R1研究目標(biāo)【從零到優(yōu)】R1-Zero：純強(qiáng)化學(xué)習(xí)
講師：李家貴詳情
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講師：李家貴詳情
人工智能賦能汽車2025 02.11
人工智能與DeepSeek賦能銀行人工智能實(shí)戰(zhàn)專家—李家貴老師西安交大數(shù)字經(jīng)濟(jì)研究院首席科學(xué)家/深圳市人工智能協(xié)會(huì)特邀專家課程收益：戰(zhàn)略洞察力：把握AI在銀行業(yè)的最新突破與發(fā)展趨勢(shì)；深度理解ChatGPT等大模型對(duì)銀行業(yè)務(wù)的革新機(jī)遇；洞察全球領(lǐng)先銀行的AI創(chuàng)新實(shí)踐與轉(zhuǎn)型路徑業(yè)務(wù)創(chuàng)新力：掌握AI在信貸、理財(cái)、風(fēng)控等核心業(yè)務(wù)場(chǎng)景的應(yīng)用方案；了解如何通過(guò)AI提升客
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