他维护过日活超过 3 亿用户的微博私信平台，搭建过云主机超 5000 台的私有云平台，也为大型游戏的运营构建过大数据分析工具，做过集群和内核调优的培训，也做过嵌入式 Linux 内核的裁剪。实际工作中使用 Python 开发了大数据采集和分析平台，使用Django （Python 语言编写的 Web 框架）实现了公司基础架构统计工具，同时还在使用 Python 与 TensorFlow 进行游戏、大数据、深度学习相结合的研究工作。
曾参与编写 《白话大数据与机器学习》 《运维前线》等书籍。
1 大模型的起源
AI大模型与传统AI的区别
Transformer的概念
为什么需要注意力机制
2 GPT模型与国内大模型
从GPT1到GPT4
ChatGPT与国内百花齐放的大模型
3 提示词工程
为什么提示词可以有效改变角色
预训练模型的概念
通过提示词实现内容扩写与改写
通过提示词实现从Python到C语言的自动代码转换
4 嵌入
Embedding技术
Embedding与提示词的不同场景
利用Embedding实现特定领域的问答系统
5 研发效能
使用AI大模型实现代码调试助手
使用AI大模型生成SQL语句
使用AI大模型实现文档自动翻译
6 开源AI大模型
本地运行开源大模型的硬件门槛
国内大模型的评估
7 AI大模型发展趋势
北京营销中心
北京通州北京ONE国际广场10层
上海研究中心
上海市浦东软件园
厦门研究中心
厦门观音山国际商务运营中心
海外市场中心
香港中环香港站国际金融中心
任你选择
