ChatGPT和AIGC技術(shù)過程及應用發(fā)展
ChatGPT和AIGC技術(shù)過程及應用發(fā)展詳細內(nèi)容
ChatGPT和AIGC技術(shù)過程及應用發(fā)展
ChatGPT技術(shù)過程和應用發(fā)展
大數(shù)據(jù)與人工智能實戰(zhàn)專家—李家貴老師
廣東省人工智能與大數(shù)據(jù)中心技術(shù)總監(jiān)/數(shù)據(jù)中臺部總經(jīng)理/CDO
課程大綱：
一、ChatGPT改變世界
宏觀認知
1.1.1 二季度政治局會議關(guān)于chatGPT會議結(jié)論的政策解讀
1.1.2 人工智能的iphone時刻/登火箭時不要問坐那個座位
1.1.3 AI的影響可能是反人性的
1.1.4 chatGPT的影響可能是文藝復興級的
1.1.5 新的大國競爭和wintel聯(lián)盟
1.1.6 上一輪人工智能進入尾聲
案例：5000萬美金的朋友圈
ChatGPT的先進性
1.2.1 ChatGPT具備諸多先進性特征
1.2.2 ChatGPT 提升的核心點
1.2.3 ChatGPT 提升的原因
1.2.4 ChatGPT 提升的領(lǐng)域
1.2.5 ChatGPT得益于通用（基礎(chǔ)）模型所構(gòu)建 AI 系統(tǒng)的新范式
ChatGPT的局限性
機器幻覺
知識庫問題
信息安全
跨境傳輸
第二章：功能分析與應用場景
2.1 測試方向：自動化測試、質(zhì)量控制等應用。
2.2 數(shù)據(jù)分析方向（code interpreter）：數(shù)據(jù)挖掘、預測分析等應用。
2.3 生圖分析：圖像生成、設(shè)計輔助等應用。
2.4 生文分析：各類生文應用。
2.5 生代碼分析：代碼自動生成、程序優(yōu)化等應用。
第三章：案例場景探討
3.1 客服：智能客服系統(tǒng)的構(gòu)建與優(yōu)化。
3.2 新媒體營銷：內(nèi)容創(chuàng)作與傳播的智能化支持。
3.3 電商運營：運營效率的極致提升。
3.4 財務：財稅等應用。
3.5 全媒體營銷：知識庫+RPA多平臺營銷策略與協(xié)同應用。
3.6 HR：提單的智能支持。
3.7 本地知識庫：本地化知識管理。
第四章：對內(nèi)賦能（如何用好提示詞）
4.1 prompt的一個本質(zhì)
4.2 Prompt的二個心法
4.3 Prompt的三項溝通要點
4.4 prompt的四項chat法則
4.5 prompt的五個業(yè)務法則
4.6 Prompt的六條咒語
4.7 Prompt的七項注意
4.8 Prompt的天龍八部
4.9 Prompt的追問法則
4.10 prompt的繼續(xù)法則
4.11 Prompt的工程化：Auto Prompt，COT prompt， Prompt Perfect
4.12 什么時候該選擇3.5，什么時候該選擇4.0？
第五章：深度前沿-如何預訓練和微調(diào)
2.1 什么是預訓練
為什么要預訓練--中文表現(xiàn)不佳
為什么要預訓練--領(lǐng)域知識不足
為什么要預訓練--有時候微調(diào)不解決問題
為什么要預訓練--行業(yè)實踐
預訓練的目的
領(lǐng)域差距是什么？
數(shù)據(jù)問題
預訓練過程
分詞
詞表擴充
數(shù)據(jù)源采樣
中文預訓練集
關(guān)于數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化
C-Eval
2.2什么是微調(diào)
Instruct tuning
Prompt tuning
Instruct-GPT paper
Alpaca微調(diào)過程
Vicuna-13B 的訓練、評估和推理
微調(diào)國內(nèi)實踐
數(shù)據(jù)處理
使用RLHF來優(yōu)化模型
模型優(yōu)化思路
通過引入判別模型代替人工打分
基于強化學習RL 進行語言模型微調(diào)優(yōu)化
人類反饋的強化學習RL的總流程
大實驗：利用竹間智能平臺一起共創(chuàng)一個微調(diào)政務大模型(0.5天-1天）
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