大模型知识体系概览

•大模型的起源和发展

•Agent：大语言模型推进的智能体

•开源工具链：构建大模型底座的利器

•如何训练和构建工业级大模型系统

大模型技术原理

•模型的本质

•特征工程的实质

•人工智能三大流派各自的优势

•预训练模型 (PTM)的价值

•从“预训练模型”发展到“大语言模型”的历程中的变革

大模型训练和调优

•从零训练一个大模型的方法

•对海量样本进行在线增量模型的训练的方式

•在加速大模型微调速度的过程中需要做的取舍

•使用强化学习 (RLHF) 来微调大模型与直接微调的区别

大模型架构实战

•对 AI 系统进行策略建模的方式

•为不同的场景选择合适的模型的方法

•让智能体在博弈中取得优势的策略

•防止用户通过模型越狱入侵系统的方法

•高效部署大模型，降低在线推理成本的方案

•通过提示工程大幅提高 LLM 的输出质量，解决可信 Al问题的策略

基于 ChatGLM2 大模型的应用开发

•介绍清华 GLM 大模型家族

–最强系列 GLM-130B 

–增强对话能力 ChatGLM

–图形化服务化 WebGLM

–结合视觉 VisualGLM 

•ChatGLM2-6B 大模型应用开发

•ChatGLM2-6B 介绍与快速入门

•ChatGLM2-6B 私有化部署

•ChatGLM2-6B fine-tuning

•基于 ChatGLM2-6B 打造私有化 "ChatGPT"