ChatGPT和AIGC技术过程及应用发展
ChatGPT和AIGC技术过程及应用发展详细内容
ChatGPT和AIGC技术过程及应用发展
ChatGPT技术过程和应用发展
大数据与人工智能实战专家—李家贵老师
广东省人工智能与大数据中心技术总监/数据中台部总经理/CDO
课程大纲:
一、ChatGPT改变世界
宏观认知
1.1.1 二季度政治局会议关于chatGPT会议结论的政策解读
1.1.2 人工智能的iphone时刻/登火箭时不要问坐那个座位
1.1.3 AI的影响可能是反人性的
1.1.4 chatGPT的影响可能是文艺复兴级的
1.1.5 新的大国竞争和wintel联盟
1.1.6 上一轮人工智能进入尾声
案例:5000万美金的朋友圈
ChatGPT的先进性
1.2.1 ChatGPT具备诸多先进性特征
1.2.2 ChatGPT 提升的核心点
1.2.3 ChatGPT 提升的原因
1.2.4 ChatGPT 提升的领域
1.2.5 ChatGPT得益于通用(基础)模型所构建 AI 系统的新范式
ChatGPT的局限性
机器幻觉
知识库问题
信息安全
跨境传输
第二章:功能分析与应用场景
2.1 测试方向:自动化测试、质量控制等应用。
2.2 数据分析方向(code interpreter):数据挖掘、预测分析等应用。
2.3 生图分析:图像生成、设计辅助等应用。
2.4 生文分析:各类生文应用。
2.5 生代码分析:代码自动生成、程序优化等应用。
第三章:案例场景探讨
3.1 客服:智能客服系统的构建与优化。
3.2 新媒体营销:内容创作与传播的智能化支持。
3.3 电商运营:运营效率的极致提升。
3.4 财务:财税等应用。
3.5 全媒体营销:知识库+RPA多平台营销策略与协同应用。
3.6 HR:提单的智能支持。
3.7 本地知识库:本地化知识管理。
第四章:对内赋能(如何用好提示词)
4.1 prompt的一个本质
4.2 Prompt的二个心法
4.3 Prompt的三项沟通要点
4.4 prompt的四项chat法则
4.5 prompt的五个业务法则
4.6 Prompt的六条咒语
4.7 Prompt的七项注意
4.8 Prompt的天龙八部
4.9 Prompt的追问法则
4.10 prompt的继续法则
4.11 Prompt的工程化:Auto Prompt,COT prompt, Prompt Perfect
4.12 什么时候该选择3.5,什么时候该选择4.0?
第五章:深度前沿-如何预训练和微调
2.1 什么是预训练
为什么要预训练--中文表现不佳
为什么要预训练--领域知识不足
为什么要预训练--有时候微调不解决问题
为什么要预训练--行业实践
预训练的目的
领域差距是什么?
数据问题
预训练过程
分词
词表扩充
数据源采样
中文预训练集
关于数据的结构化
C-Eval
2.2什么是微调
Instruct tuning
Prompt tuning
Instruct-GPT paper
Alpaca微调过程
Vicuna-13B 的训练、评估和推理
微调国内实践
数据处理
使用RLHF来优化模型
模型优化思路
通过引入判别模型代替人工打分
基于强化学习RL 进行语言模型微调优化
人类反馈的强化学习RL的总流程
大实验:利用竹间智能平台一起共创一个微调政务大模型(0.5天-1天)
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