AI大语言模型进阶应用及模型优化、本地化部署、从0-1搭建、智能体构建技术

在过去几年中，人工智能领域的发展迅猛，尤其是大语言模型的应用，为各行各业带来了前所未有的创新与突破。从ChatGPT-3.5的推出到GPT Store的上线，再到最新的多模态交互ChatGPT-4o，OpenAI不断引领科技潮流，推动AI生态系统的构建。深入理解和掌握大语言模型的前言技术，涵盖了提示词优化、GPTs逆向工程、大语言模型原理、大语言模型优化、开源模型本地私有化部署、从零构建大语言模型、智能体构建以及大语言模型的发展趋势。

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ChatGPT-4o使用进阶

1、基于思维链（Chain of Thought）公式的提示词优化（思维链的概念、提示词优化策略与技巧）
2、（实操演练）利用思维链方法优化提示词，提升对话质量
3、GPTs逆向工程：提示词破解（提示词逆向工程的基本原理、分析和破解提示词的方法）
4、（实操演练）对常见GPTs提示词进行逆向工程
5、提示词保护策略以及防止提示词被破解的方法
6、（实操演练）构建坚不可摧的GPTs：设计一个安全的提示词
7、GPT API接口调用与完整项目开发（对话机器人、文本嵌入提取特征）

大语言模型原理详解

1、注意力机制（基本概念、Self-Attention与Multi-Head Attention）
2、（实操演练）实现一个简单的注意力机制模型
3、Transformer模型架构详解
4、Transformer模型在NLP和CV中的应用
5、BERT模型简介（拓扑结构、训练过程、使用BERT进行文本分类）
6、GPT模型工作原理简介及演化过程（拓扑结构、训练过程、使用GPT进行文本生成）
7、向量数据库简介与向量检索技术详解（使用向量数据库进行快速检索）
8、文本嵌入（Text Embedding）技术概述（常用的文本嵌入模型、使用GPT API）

大语言模型优化

1、检索增强生成（RAG）技术详解（RAG的基本原理、RAG在大语言模型中的作用和优势、RAG的系统架构、RAG检索结果与生成结果相结合的方法、RAG知识库的构建方法）
2、（实操演练）基于RAG的问答系统设计
3、微调（Fine-Tuning）技术详解（微调的基本原理、微调在大语言模型中的作用、准备一个用于微调的数据集、常见的微调方法，如PEFT、LoRA等、不同任务的微调策略、微调过程中的常见问题与解决方案）
4、（实操演练）微调一个预训练的GPT模型
5、量化技术详解（量化的基本概念、量化在模型优化中的重要性、量化的不同方法，如：静态量化、动态量化、混合量化等、量化处理的步骤）

开源大语言模型及本地部署

1、开源大语言模型简介（开源大语言模型的基本概念、开源大语言模型与闭源大语言模型的对比）
2、（实操演练）开源大语言模型（Llama3、Mistral、Phi3、Qwen2等）下载与使用
3、（实操演练）使用Docker部署开源大语言模型（Docker的基本概念、Docker的核心组件与功能、Docker的安装与配置、在Docker中部署Llama3等开源大语言模型）
4、（实操演练）使用Open-WebUI构建Web可视化交互（类似ChatGPT）的开源大语言模型对话系统（Open-WebUI的基本概念与功能、Open-WebUI的下载与安装、配置一个用于对话系统的Open-WebUI）

从0到1搭建第一个大语言模型

1、（实操演练）数据集构建（数据集的收集与处理、从互联网上收集文本数据、数据清洗与标注、常用的数据集格式，如：CSV、JSON、TXT等）
2、（实操演练）大语言预训练模型的选择（预训练模型的优势、常见的预训练模型，如：GPT、BERT等、从Hugging Face等平台下载预训练模型）
3、（实操演练）大语言模型的训练（模型训练的基本步骤、训练过程中的监控与调试）
4、（实操演练）大语言模型的优化（常见训练参数，如：学习率、批次大小等、参数调整与优化技巧、优化训练参数以提高模型性能）
5、（实操演练）大语言模型的推理（模型推理与模型训练的区别、提高推理速度的技巧、从输入到输出的完整推理流程）
6、（实操演练）大语言模型的部署与应用（模型部署的基本流程、部署环境的配置与管理）

智能体（Agent）构建

1、智能体（Agent）概述（什么是智能体？智能体的类型和应用场景、典型的智能体应用，如：Google Data Science Agent等）
2、构建智能体（Agent）的基本步骤
3、LangChain平台概述（什么是LangChain？LangChain的核心功能与特点、LangChain的核心组件）
4、（实操演练）使用LangChain构建Agent（LangChain的使用流程、LangChain的配置与管理）
5、Coze平台概述
6、（实操演练）使用Coze平台构建Agent

大语言模型发展趋势

1、大语言模型发展趋势概述（大语言模型的发展历史回顾、当前大语言模型的热点技术、大语言模型的未来方向：更大规模、更高效率、更多模态）
2、多模态大语言模型简介（什么是多模态？多模态数据的常见种类、多模态在NLP和CV中的应用、多模态大语言模型的架构与组件、多模态数据融合与特征提取）
3、（实操演练）多模态大语言模型的训练与优化（多模态数据的标注与处理、多模态模型的训练、多模态模型的性能优化）
4、Mixture of Experts（MoE）简介（什么是Mixture of Experts？MoE的工作原理、MoE模型的架构、Moe的训练与推理、在大语言模型中集成MoE技术）