第一天：大模型基础与典型应用

1. 大模型发展与原理综述

· 1.1 大模型的发展历史与技术路线

· 1.2 主流大模型架构简介（GPT系、BERT系、扩散模型等）

· 1.3 语言模型、视觉模型、跨模态模型的区别与联系

2. 生成式AI的应用场景

· 2.1 文本生成与摘要

· 2.2 代码生成与辅助开发

· 2.3 图像理解与生成

· 2.4 知识问答与智能助手

3. 主流大模型平台及生态

· 3.1 开源模型（LLaMA、BLOOM、ChatGLM等）

· 3.2 商业API平台（OpenAI、百度文心一言、阿里通义千问等）

· 3.3 API调用的基本方法和流程

4. 实战演练一：文本生成和问答系统

· 4.1 利用API/本地模型实现文本创作

· 4.2 构建简单知识问答机器人

· 4.3 结果演示与参数调优体验

5. 大模型应用最佳实践

· 5.1 提示词工程（Prompt Engineering）入门

· 5.2 如何结合业务场景设计有效的输入

· 5.3 常见问题与规避技巧

 

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第二天：大模型能力扩展、融合与实战

6. 大模型的精调与定制

· 6.1 微调（Fine-tuning）与指令微调的基本原理

· 6.2 工具链与平台（如LoRA、PEFT、Transformers库等）

· 6.3 精调数据准备与流程示例

7. 多模态与AI Agent应用

· 7.1 图文多模态大模型简介

· 7.2 AIGC（生成式内容）场景拓展

· 7.3 Agent与自动任务流工具链实践

8. 大模型在企业实际场景的落地案例

· 8.1 智能客服

· 8.2 自动化文档处理

· 8.3 行业垂类模型定制案例分享

9. 大模型应用的安全、合规与风险防控

· 9.1 内容安全与合规政策

· 9.2 隐私保护与数据安全

· 9.3 对抗风险和评测思路

10. 实战演练二：大模型应用项目实操

· 10.1 选定场景进行项目设计和实现（支持小组分工）

· 10.2 模型调用、调优及展示

· 10.3 问题答疑与改进建议

11. 培训总结与答疑交流

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