?一.培訓目標:
通過本課程的培訓, 學員可以掌握大模型的基本原理, 掌握使用Python
語言開發(fā)大模型應用程序,解決多源異構數(shù)據(jù)的智能融合與語義分析,
自動化生成與摘要提取,跨語言翻譯與文化語境理解,
虛假信息與欺騙識別,交互式檢索,預測分析,輔助訓練與模擬推演,
數(shù)據(jù)采集與數(shù)據(jù)預處理等技術問題。
二.學員基礎要求:
????學員需要具備一定的編程基礎, 對大模型有初步的了解.
三.培訓方式:
集中授課以及實際案例操作.
四.培訓課程內容設置:
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主題 |
內容 |
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? 大模型基礎 ? |
決?1、多源異構數(shù)據(jù)的智能融合與語義分析 2、大模型語義理解 3、基于大模型的結構化語義抽取和摘要 |
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大模型微調 ? |
1、大模型的訓練,RHLF和LoRA技術 2、面向特定領域的大模型微調訓練 |
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跨語言翻譯與文化語境理解 ? |
1、模型架構:MBart(多語言預訓練)、NLLB(100+語言翻譯)、 領域適配 2、翻譯優(yōu)化:雙語平行語料構建、反向翻譯(Back-Translation) 數(shù)據(jù)增強 |
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虛假信息與欺騙識別 |
1、語義欺騙檢測:SCRN模型(重構網(wǎng)絡+孿生校準, 抗同義詞替換攻擊) 2、矛盾句識別(基于邏輯推理模型)、來源可信度分析 (URL信譽庫+作者歷史數(shù)據(jù)) |
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預測分析與模型應用 |
1、文本預測:情感趨勢預測(基于時序文本的情感極性變化) 2、結構化預測:時間序列預測(LLM+ARIMA融合模型)、 分類預測(風險評級) |
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輔助訓練與模擬推演系統(tǒng) ? |
1、AI智能體技術 2、智能體戰(zhàn)略規(guī)劃博弈 3、基于智能體(Agent)的多角色模擬 |
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多模態(tài)交互檢索 |
1、多模態(tài)語義一致性 2、圖文語義數(shù)據(jù)庫的構建 3、圖文檢索的實現(xiàn) |