课程大纲

一、生成式AI和大模型基础

1. GPT等生成式AI的概念与发展历程

介绍AIGC和大模型等相关概念，以及GPT从提出到GPT-4的发展历程。

2. 生成式AI的原理

讲解生成式AI、大语言模型、GPT、Stable Diffusion的原理。

3. 开源与国产大模型及生态

介绍LLAMA等典型开源大模型和讯飞星火等典型国产商用大模型，讨论大模型的评价指标以及大模型生态的现状和趋势。

二、生成式AI大模型的应用开发

1. 大模型典型应用案例

介绍一些大模型在行业中的典型应用案例，包括数据质量提升、辅助资料分析、客服机器人、办公协作等场景。

2. GPT的API及应用开发

重点介绍GPT新的ChatCompletion API，简述传统大模型及GPT-3的Completion API并进行对比。介绍如何基于GPT的API开发智能应用和机器人。

3. GPT的微调

结合实际操作和案例，介绍如何微调GPT模型并进行应用。

4. 典型开源大模型的部署和微调

结合实际操作，介绍如何部署和微调开源大模型。

5. 典型国产商用大模型的API、微调和应用开发

介绍典型国产商用大模型的特点，展示如何通过API接入、微调和开发应用。

三、大模型提升IT研发和运维工作水平

1. GPT等生成式AI在信息科技领域的应用概览

简介GPT等生成式AI大模型在信息科技领域的应用，探讨其在提升IT部门工作效能方面的潜力、可能存在的挑战及行业实践。

2. 生成式AI赋能软件研发全流程

详细介绍GPT等生成式AI大模型如何提高软件研发效率与质量，贯穿诸如需求分析、代码生成、自动化测试、代码审查、线上运维调试等多个环节。分享实践中遇到的问题和应对方法。

3. 大模型赋能系统运维与运营

介绍GPT等生成式AI大模型如何帮助分析和理解系统日志，识别可能的问题，提出解决建议，助力自动化故障诊断与处理。介绍如何通过二次开发将GPT接入DevOps流水线中。

4. 大模型赋能方案评估与技术审查

介绍如何使用GPT等生成式AI大模型评估信息科技方案的有效性和适用性，包括需求满足程度、成本效益分析、风险评估等。

四、总结与展望

1. 重点回顾

回顾课程重点。

2. 不同生成式AI模型能力对比、差异原因分析和未来展望

对比分析不同模型的能力和特性，从技术和产业的不同角度探讨其背后的原因，并对未来的发展趋势和潜在改进进行展望。