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LLM AI應?企業培訓?綱

?、?語?模型的基本介紹

1. ?語?模型在整個AI發展的?程碑位置

縱向從AI歷史中看

橫向對?當前的其他AI技術

2. LLM的神奇之處：為什么?模型能做這么多事？

3. LLM并??所不能

從現象上看?語?模型的能?邊界

從原理上解釋?語?模型的能?邊界

4. 如何擴展?語?模型的能?邊界，使LLM真正為我所?：即?模型應?開發的價值所在

?、?語?模型應?開發的主流技術?段

1. LLM應?的五層架構：算法算?數據 → 模型層 →(中間件層) → 應?層 → ?戶層

2. 模型層-1：如何選擇適合??的?模型

主流?模型的評測體系

國內“百模?戰”后的當前“戰況”

3. 模型層-2：模型微調技術介紹

4. 應?層-1：RAG技術介紹

5. 應?層-2：Agent技術介紹

6. 應?層-3：Prompt?程介紹

7. ?戶層：從CUI →GUI → CUI

三、在當前技術?段下，LLM的應?場景

1. 市場上?前的LLM 應?種類

“AI+”: AI native應?及舉例，包含open AI GPTs 等

”+AI“: 原有saas, super app上滲透AI能?

2. 企業如何找到合適的場景

拆解?作流

衡量場景可落地的?些標準

針對?個企業場景進??案設計(依據企業訴求展開)

四、企業如何做

1. 選?合適的技術?段

成本與產出：不同技術?段的成本計算?法

?期與短期：不同技術?段是否能構建?期壁壘

2. LLM AI應?開發

開發：兩個主流開發框架：LangChain ， Lamma index介紹

微調技術落地中的常?問題

RAG技術落地中的常?問題

Agent技術落地中的常?問題

Prompt實驗?程及選擇合適的模型?商

3. LLM AI應?部署

接?API服務：疊加到已有業務中，團隊具備研發能?。

公有云部署：SAAS應?，開箱可?。

私有化部署：數據、隱私安全。

4. LLM AI應?運維：構建持續迭代的AI應?

構建LLM AI應?的量化評估體系

數據驅動的LLM AI應?進化

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