ChatGPT和AIGC技術(shù)過(guò)程及應(yīng)用發(fā)展

  培訓(xùn)講師：李家貴

講師背景：
李家貴老師——人工智能與數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)戰(zhàn)專家?浙大管理碩士，西安交大醫(yī)學(xué)電子學(xué)士?西安交大數(shù)字經(jīng)濟(jì)研究院首席科學(xué)家?工信部公益培訓(xùn)師、央企CIO聯(lián)盟特邀專家?深圳市人工智能產(chǎn)業(yè)協(xié)會(huì)特邀專家?現(xiàn)任：深圳微品致遠(yuǎn)信息科技有限公司首席數(shù)據(jù)官、數(shù)據(jù)中 詳細(xì)>>

李家貴
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ChatGPT技術(shù)過(guò)程和應(yīng)用發(fā)展
大數(shù)據(jù)與人工智能實(shí)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(tái)部總經(jīng)理/CDO
課程大綱：
一、ChatGPT改變世界
宏觀認(rèn)知
1.1.1 二季度政治局會(huì)議關(guān)于chatGPT會(huì)議結(jié)論的政策解讀
1.1.2 人工智能的iphone時(shí)刻/登火箭時(shí)不要問(wèn)坐那個(gè)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(fù)興級(jí)的
1.1.5 新的大國(guó)競(jìng)爭(zhēng)和wintel聯(lián)盟
1.1.6 上一輪人工智能進(jìn)入尾聲
案例：5000萬(wàn)美金的朋友圈
ChatGPT的先進(jìn)性
1.2.1 ChatGPT具備諸多先進(jìn)性特征
1.2.2 ChatGPT 提升的核心點(diǎn)
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(jī)器幻覺
知識(shí)庫(kù)問(wèn)題
信息安全
跨境傳輸
第二章：功能分析與應(yīng)用場(chǎng)景
2.1 測(cè)試方向：自動(dòng)化測(cè)試、質(zhì)量控制等應(yīng)用。
2.2 數(shù)據(jù)分析方向（code interpreter）：數(shù)據(jù)挖掘、預(yù)測(cè)分析等應(yīng)用。
2.3 生圖分析：圖像生成、設(shè)計(jì)輔助等應(yīng)用。
2.4 生文分析：各類生文應(yīng)用。
2.5 生代碼分析：代碼自動(dòng)生成、程序優(yōu)化等應(yīng)用。
第三章：案例場(chǎng)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(yíng)銷：內(nèi)容創(chuàng)作與傳播的智能化支持。
3.3 電商運(yùn)營(yíng)：運(yùn)營(yíng)效率的極致提升。
3.4 財(cái)務(wù)：財(cái)稅等應(yīng)用。
3.5 全媒體營(yíng)銷：知識(shí)庫(kù)+RPA多平臺(tái)營(yíng)銷策略與協(xié)同應(yīng)用。
3.6 HR：提單的智能支持。
3.7 本地知識(shí)庫(kù)：本地化知識(shí)管理。
第四章：對(duì)內(nèi)賦能（如何用好提示詞）
4.1 prompt的一個(gè)本質(zhì)
4.2 Prompt的二個(gè)心法
4.3 Prompt的三項(xiàng)溝通要點(diǎn)
4.4 prompt的四項(xiàng)chat法則
4.5 prompt的五個(gè)業(yè)務(wù)法則
4.6 Prompt的六條咒語(yǔ)
4.7 Prompt的七項(xiàng)注意
4.8 Prompt的天龍八部
4.9 Prompt的追問(wèn)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(shí)候該選擇3.5，什么時(shí)候該選擇4.0？
第五章：深度前沿-如何預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)
2.1 什么是預(yù)訓(xùn)練
為什么要預(yù)訓(xùn)練--中文表現(xiàn)不佳
為什么要預(yù)訓(xùn)練--領(lǐng)域知識(shí)不足
為什么要預(yù)訓(xùn)練--有時(shí)候微調(diào)不解決問(wèn)題
為什么要預(yù)訓(xùn)練--行業(yè)實(shí)踐
預(yù)訓(xùn)練的目的
領(lǐng)域差距是什么？
數(shù)據(jù)問(wèn)題
預(yù)訓(xùn)練過(guò)程
分詞
詞表擴(kuò)充
數(shù)據(jù)源采樣
中文預(yù)訓(xùn)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(guò)程
Vicuna-13B 的訓(xùn)練、評(píng)估和推理
微調(diào)國(guó)內(nèi)實(shí)踐
數(shù)據(jù)處理
使用RLHF來(lái)優(yōu)化模型
模型優(yōu)化思路
通過(guò)引入判別模型代替人工打分
基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)RL 進(jìn)行語(yǔ)言模型微調(diào)優(yōu)化
人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)RL的總流程
大實(shí)驗(yàn)：利用竹間智能平臺(tái)一起共創(chuàng)一個(gè)微調(diào)政務(wù)大模型(0.5天-1天）

 

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