大模型實(shí)戰(zhàn)綜合項(xiàng)目主題：商用項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)與總結(jié)1. 綜合實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目 1.1 從頭到尾的項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)：定義、設(shè)計(jì)、實(shí)施與測(cè)試 項(xiàng)目選題與需求分析 項(xiàng)目設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) 項(xiàng)目測(cè)試與優(yōu)化 實(shí)戰(zhàn)演練：完整項(xiàng)目的設(shè)計(jì)、實(shí)現(xiàn)與測(cè)試2. 項(xiàng)目展示與評(píng)估 2.1 各小組展示項(xiàng)目成果 項(xiàng)目展示與講解 項(xiàng)目評(píng)估與反饋 2.2 評(píng)估與反饋 評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)與反饋機(jī)制 反饋與改進(jìn)建議3. 總結(jié)與答疑 3.1 培訓(xùn)總結(jié)與重要知識(shí)點(diǎn)回顧 主要知識(shí)點(diǎn)的總結(jié) 關(guān)鍵技能的回顧 3.2 問(wèn)答與交流 學(xué)員提問(wèn)與解答

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大語(yǔ)言模型培訓(xùn)課程大綱第一天：大語(yǔ)言模型基礎(chǔ)與理論 上午：自然語(yǔ)言處理概述 NLP定義、發(fā)展歷程與應(yīng)用領(lǐng)域文本數(shù)據(jù)的特點(diǎn)與挑戰(zhàn)傳統(tǒng)NLP方法與深度學(xué)習(xí)方法的對(duì)比大語(yǔ)言模型簡(jiǎn)介 什么是大語(yǔ)言模型（LLMs）LLMs的歷史：從ELMo到GPT系列LLMs的核心技術(shù)：Transformer架構(gòu)下午：Transformer模型詳解 Transformer架構(gòu)的組成：編碼器與解碼器自注意力機(jī)制與多頭注意力位置編碼與層歸一化Transformer的變體與應(yīng)用大語(yǔ)言模型的訓(xùn)練與優(yōu)化 數(shù)據(jù)集構(gòu)建與預(yù)處理訓(xùn)練目標(biāo)：語(yǔ)言建模損失優(yōu)化算法與超參數(shù)調(diào)整模型壓縮與剪枝技術(shù)第二天：大語(yǔ)言模型的高級(jí)概念與應(yīng)用上午：上下文學(xué)

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