第一天：大型語言模型基礎(chǔ)與原理
課程一：大型語言模型概述
介紹大型語言模型的概念
闡述大型語言模型在AI領(lǐng)域的重要性
列舉當(dāng)前最熱門的大型語言模型（如GPT, BERT等）
課程二：Transformer架構(gòu)詳解
深入解析Transformer架構(gòu)的核心組件
探討自注意力機(jī)制在模型中的作用
闡述Transformer架構(gòu)相比傳統(tǒng)RNN/LSTM的優(yōu)勢(shì)
課程三：大型語言模型的訓(xùn)練與優(yōu)化
詳述大型語言模型的訓(xùn)練流程
探討優(yōu)化技巧與策略，如學(xué)習(xí)率衰減、正則化等
分析訓(xùn)練過程中的常見問題與解決方案
課程四：實(shí)驗(yàn)與練習(xí)
動(dòng)手實(shí)踐：使用開源工具進(jìn)行簡單的模型訓(xùn)練與評(píng)估
分組討論：分享實(shí)驗(yàn)心得與遇到的問題
第二天：大型語言模型的應(yīng)用與挑戰(zhàn)
課程一：自然語言生成
介紹自然語言生成的概念與應(yīng)用場景
詳述大型語言模型在自然語言生成中的應(yīng)用
案例分析：文本摘要、對(duì)話系統(tǒng)等
課程二：自然語言理解
闡述自然語言理解的概念與重要性
分析大型語言模型在自然語言理解中的表現(xiàn)
案例分析：情感分析、問答系統(tǒng)等
課程三：大型語言模型的挑戰(zhàn)與解決方案
探討大型語言模型可能面臨的倫理與隱私問題
分析數(shù)據(jù)隱私與模型安全性的挑戰(zhàn)
討論可能的解決方案與改進(jìn)方向
課程四：總結(jié)，討論與答疑