課程簡介
課程介紹大模型底層關鍵技術、底層架構原理以及核心框架技術,通過對大語言模型體系化的講解和實戰(zhàn)演練,幫助學員深入深度揭秘大模型技術內幕,為企業(yè)培養(yǎng)數(shù)智化人。
【課程收益】
1、梳理大語言模型知識體系,幫助學員了解中外前沿科技、方法工具和業(yè)內最佳實踐;
2、通過案例講解,幫助學員掌握大模型的底層原理和企業(yè)級智能應用架構設計;
3、幫助單位完善數(shù)字化人才梯隊培養(yǎng),助力企業(yè)快速度融入數(shù)智化變革浪潮;
目標收益
培訓對象
希望掌握大模型底層原理、底層架構、提示詞工程的在校學生、軟件開發(fā)人員、售前工程師、在咨詢顧問及業(yè)務人員。
課程大綱
第一天上午:算法框架篇 |
1. 介紹Transformer ?Transformer模型的背景和發(fā)展 ?Transformer的核心組件:自注意力機制、位置編碼、編碼器-解碼器結構等 ?Hugging Face庫簡介 2. Transformer模型架構 ?Transformer的編碼器和解碼器結構 ?多頭注意力機制的原理和作用 ?位置編碼的重要性和實現(xiàn)方式 3. Hugging Face庫入門 ?Hugging Face庫的安裝和基本使用 ?加載和使用預訓練的Transformer模型 ?對文本數(shù)據(jù)進行編碼和解碼 案例練習:結合工業(yè)界應用場景對知識點進行代入式講解,深入淺出幫助學員從道、法、術、器層面對大模型底層原理、核心技術、產業(yè)生態(tài)、商業(yè)應用有一個系統(tǒng)性的認識。 |
第一天下午: |
4. Transformer在NLP中的應用 ?介紹Transformer在自然語言處理中的應用領域 ?Transformer在機器翻譯、文本生成等任務中的成功案例 5. 實踐案例:文本分類任務 ?使用Hugging Face庫和Transformer模型進行文本分類 ?數(shù)據(jù)準備、模型訓練和評估 作業(yè)布置 ?練習使用Hugging Face庫加載不同的Transformer模型 ?完成一個簡單的文本生成任務 案例研討:結合課程內容進行講解 |
第二天上午: BERT |
介紹BERT ?BERT模型的背景和創(chuàng)新之處 ?BERT的預訓練機制和微調方法 ?BERT模型架構和特點 2. BERT模型細節(jié) ?BERT的嵌入層、Transformer編碼器和輸出層 ?BERT的Masked Language Model (MLM) 和 Next Sentence Prediction (NSP)任務 3. Fine-tuning BERT ?BERT模型微調的步驟和技巧 ?使用Hugging Face庫進行BERT模型微調 |
第二天下午: BERT案例 |
4. BERT在NLP中的應用 ?介紹BERT在自然語言處理領域的廣泛應用 ?BERT在問答、命名實體識別等任務中的成功案例 5. 實踐案例:情感分析任務 ?使用BERT模型進行情感分析任務 ?數(shù)據(jù)處理、模型微調和結果評估 6. 總結和展望 ?總結Transformer和BERT模型的重要性和應用價值 ?展望Transformer模型的未來發(fā)展方向 |
第一天上午:算法框架篇 1. 介紹Transformer ?Transformer模型的背景和發(fā)展 ?Transformer的核心組件:自注意力機制、位置編碼、編碼器-解碼器結構等 ?Hugging Face庫簡介 2. Transformer模型架構 ?Transformer的編碼器和解碼器結構 ?多頭注意力機制的原理和作用 ?位置編碼的重要性和實現(xiàn)方式 3. Hugging Face庫入門 ?Hugging Face庫的安裝和基本使用 ?加載和使用預訓練的Transformer模型 ?對文本數(shù)據(jù)進行編碼和解碼 案例練習:結合工業(yè)界應用場景對知識點進行代入式講解,深入淺出幫助學員從道、法、術、器層面對大模型底層原理、核心技術、產業(yè)生態(tài)、商業(yè)應用有一個系統(tǒng)性的認識。 |
第一天下午: 4. Transformer在NLP中的應用 ?介紹Transformer在自然語言處理中的應用領域 ?Transformer在機器翻譯、文本生成等任務中的成功案例 5. 實踐案例:文本分類任務 ?使用Hugging Face庫和Transformer模型進行文本分類 ?數(shù)據(jù)準備、模型訓練和評估 作業(yè)布置 ?練習使用Hugging Face庫加載不同的Transformer模型 ?完成一個簡單的文本生成任務 案例研討:結合課程內容進行講解 |
第二天上午: BERT 介紹BERT ?BERT模型的背景和創(chuàng)新之處 ?BERT的預訓練機制和微調方法 ?BERT模型架構和特點 2. BERT模型細節(jié) ?BERT的嵌入層、Transformer編碼器和輸出層 ?BERT的Masked Language Model (MLM) 和 Next Sentence Prediction (NSP)任務 3. Fine-tuning BERT ?BERT模型微調的步驟和技巧 ?使用Hugging Face庫進行BERT模型微調 |
第二天下午: BERT案例 4. BERT在NLP中的應用 ?介紹BERT在自然語言處理領域的廣泛應用 ?BERT在問答、命名實體識別等任務中的成功案例 5. 實踐案例:情感分析任務 ?使用BERT模型進行情感分析任務 ?數(shù)據(jù)處理、模型微調和結果評估 6. 總結和展望 ?總結Transformer和BERT模型的重要性和應用價值 ?展望Transformer模型的未來發(fā)展方向 |