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上海威才企業管理咨詢有限公司
近年來,人工智能(AI)取得了引人注目的進步,深刻地改變了我們的生活和工作方式。其中,ChatGPT 作為一款強大的語言模型,展現了自然語言處理領域的最新成果。
本課程分析人工智能的源起和前提基礎條件,以及人工智能發展的根本驅動力和出現的必然性,以類比方式介紹人工智能、機器學習和深度學習的基本概念和原理。在此基礎上,介紹類ChatGPT大模型體系的緣由、發展邏輯和趨勢,并以類比等方式,闡述類ChatGPT大模型的落地和應用模式,以及相關科技的概念和運用方式。介紹國內的類ChatGPT發展現狀,挑戰和機遇,以及未來的趨勢。
厘清人工智能、機器學習、深度學習、AIGC、類ChatGPT大模型的基本概念和原理,了解類ChatGPT的落地和應用模式及邏輯,理解在一些具體領域和行業如何實踐借助和利用類ChatGPT打造個性化差異競爭力。
主題 | 內容 |
一、人工智能的緣起和進化 | 1. 人工智能的前提和基礎:數字化 2. 人工智能出現和發展的大背景 3. 復雜系統的協同:科技的演進 4. 從人類需要機器完成的任務類型說起 5. 人工神經網絡是人工智能算法的一次重要飛躍 |
二、大模型是怎么來的? | 1. 為什么是 "大"模型?為什么不是"小"而"精"的模型? 2. 為什么大模型先在自然語言處理領域有所突破? 3. 大模型的根基: Transformer的基本原理 4. 大模型主要類別和基本原理 5. 大模型的應用潛力和局限 6. 如何利用大模型:基本模式 7. Prompt engineering&in- context learning 提示詞工程&上下文學習 8. 如虎添翼- 為大模型加上“視覺中樞”“聽覺中樞”“行動中樞”:插件 Plugin 9. 如虎添翼-為大模型加上“海馬體”Vector database向量數據庫(大模型的長期記憶機制) 10. 對開源模型精調和定制 |
三、大模型體系及應用介紹 | 1. 國內類ChatGPT大模型發展的現狀,機遇和挑戰 2. 國內外類ChatGPT在幾個行業/領域的應用現狀 3. 對類ChatGPT大模型未來的展望,以及對幾類群體的機遇挑戰的啟示 4. 思考和小結 |
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