大模型关键技术与应用创新实践

人工智能2.0引发的产业变革与发展机遇

【课程背景】

在全球数字化转型和智能化发展的浪潮中，大模型技术以其强大的数据处理和认知生成能力迅速崛起，为众多行业的创新和变革提供了新的动力。从ChatGPT等新一代人工智能应用的发布，到多模态认知的全面突破，大模型不仅改变了人机交互的方式，还开辟了包括文本、图片、音频、视频等多领域应用的新格局。企业纷纷在服务、营销、工程建设、系统维护等环节引入大模型技术，以提升自身的市场竞争力。大模型不仅赋予了自然语言处理、情境学习、深度强化学习等技术新的实践途径，还推动了Transformer架构在信息检索、深度学习等领域的深入应用。

然而，大模型技术的快速发展也带来了诸多挑战。数据质量、知识产权、成本效益以及伦理与安全风险成为企业应用落地时的主要难题。同时，随着智能算力需求的增加，智算中心的建设也成为大模型应用落地的重要基础设施支持。未来，大模型在多模态应用、行业垂直化、小语言模型和边缘协同方面的趋势，将引导技术不断迭代。为此，本课程特别设计，以帮助管理层、技术经理及项目经理深入理解大模型的关键技术与应用场景，掌握其应用实现的方法，识别项目实施过程中的挑战，并探索未来发展方向。

【课程收益】

掌握大模型核心技术及发展历程。

熟悉大模型在企业中的应用创新场景。

掌握大模型应用落地的具体方法与工具。

理解大模型项目实施中的主要挑战及应对策略。

展望大模型的未来发展趋势，探索多模态和边缘协同的应用潜力。

【课程特色】场景化与案例教学；解析技术逻辑、启发创新思路、洞察市场机遇

【课程对象】中高层管理人员、AI解决方案架构师、AI产品经理、AI技术经理、AI项目经理等

【课程时间】2天（6小时/天）

【课程大纲】

一、大模型关键技术及总体实现思路

1、大模型时代的到来

ChatGPT与新一代人工智能革命

从文本、图片、音频、视频到多模态认知的数字人

从有监督机器学习到大模型的发展历程

全球主流大模型产品与应用介绍

2、大模型关键技术解析

自然语言理解：赋予AI理解与生成能力

预训练大模型崛起，赋能深度学习

多模态交互：全方位人机互动

情境学习

思维链

深度强化学习

迁移学习

Transformer架构

案例：ChatGPT、阿里巴巴、字节跳动、谷歌、Meta、科大讯飞等

二、大模型应用创新场景与落地方法

1、大模型的应用创新场景

大模型提升信息（知识）检索能力

大模型提升网络维护能力

深度学习提升网络建设能力

大模型提升服务营销能力

2、大模型的应用落地实现方法

数据准备

数据预处理

模型训练与超参调优

性能评估

智算需求与智算中心建设

案例：某金融公司、某电信运营商、某广电公司、ChatGPT、华为等

三、大模型项目面临的挑战与发展趋势

1、大模型发展面临的各种挑战

知识产权问题

数据质量问题

成本效益问题

伦理与安全风险等

2、大模型未来发展趋势

多模态

行业垂直大模型

小语言模型（SLM）

大模型与边缘的协同

AI相关法规完善