课程背景
1. 业界现况和演进趋势
近年来，机器智能（
AI）技艺的飞速演进使得大型语言模型（LLM）和自然语言处理（NLP）成为研究和运用的热点。像GPT-4、BERT、T5等等LLM不仅在学术界取得了重大突破，也在工业界展现了巨大的运用潜力。这些模型能够生成高质量的文本，领会并处理自然语言中的复杂差事，从而被广泛运用于聊天机器人、智能客服、内容生成、情感拆解、问答系统等等多个领域。
随着这些技艺的普及，公司和组织对
AI的投入持续增加，期望借助AI技艺拉升生产力、改进用户体验、降低营运成本。可是，尽管LLM和NLP技艺在理论和实验室环境中表现优异，换个角度看，但在实际项目中仍面临许多挑战，包括资料准备、模型训练和精进、部署和维护等等。
2. 面临的挑战
资料准备：高质量的资料是成功运用
AI技艺的基础。怎样获取、清洗和标注大量高质量的资料是公司面临的首要挑战。
模型训练：
LLM模型的训练需要大量计算资源和技艺支持，怎样高效地训练和精进模型以满足特定运用诉求是一个复杂的问题。
模型部署和维护：将训练好的模型部署到生产环境，并确保其在实际运用中表现稳定和高效，也是公司需要破解的要害问题。
技艺迅速迭代：
AI技艺演进迅速，公司需要持续更新和精进现有系统，以保持竞争力和技艺领 先。
课程收益
本课旨在提供纵深的技艺学识和实践心得，使参训者能够在大型语言模型（
LLM）和自然语言处理（NLP）项目中取得更大的成功。以下是参训者参加本课后能够获得的详细收益：
1. 掌握最 新的LLM和NLP技艺
周全弄懂技艺进展：参训者将纵深弄懂
LLM和NLP技艺的最 新进展，包括最 新的研究结晶和运用实例。借助弄懂当前技艺的演进方向，参训者能够在项目中更好地运用前沿技艺。
对比和适用情境拆解：课程将对比当前主流的
LLM（如GPT-4, BERT, T5），支援参训者领会这些模型的优势和局限性，并选项最适合自己项目的技艺方案。
2. 拉升模型训练和精进本领
资料准备和预处理招数：参训者将研习怎样高效地开展资料准备和预处理，包括资料清洗、标注和增强等等技艺，为模型训练打下坚实基础。
实战训练办法：借助实际操作，参训者将掌握采用最 新开源抓手（如
Transformers库）开展模型训练的办法，弄懂怎样配置训练参数、选项精进器和损失函数等等。
模型调优和精进打法：参训者将研习模型调优和精进的招数，包括超参数调整、正则化办法和模型剪枝等等，拉升模型的性能和稳定性。
3. 熟稔NLP项目的规划和管控
项目诉求拆解和规划：参训者将学会怎样开展
NLP项目的诉求拆解和规划，明晰项目标的和差事，拟定详细的项目规划。
常见
NLP差事的达成：借助课程实践，参训者将掌握常见NLP差事的达成办法，如文本分类、情感拆解和命名实体识别等等，拉升项目达成本领。
项目管控和迭代办法：参训者将研习
NLP项目的管控和迭代办法，包括怎样开展项目进度管控、隐患将控和队伍协同等等，拉升项目管控本领。
抓手和轮廓的选项和采用：课程将引见常用的
NLP抓手和轮廓，支援参训者选项和采用最适合自己项目的技艺抓手，拉升事务效率。
4. 实践高级LLM和NLP技艺
多差事研习和迁移研习：参训者将弄懂并实践多差事研习和迁移研习的办法，研习怎样在不同差事间共享学识，拉升模型的泛化本领。
模型集成和混合模型：课程将引见模型集成和混合模型的办法，支援参训者借助组合多个模型拉升整体性能，破解复杂的
NLP问题。
处理长文本和复杂语境：参训者将研习处理长文本和复杂语境的办法，掌握分块处理、注意力制度等等技艺，拉升模型在实际运用中的表现。
大规模模型的分布式训练和部署：参训者将弄懂大规模模型的分布式训练和部署技艺，研习怎样在多
GPU、多节点环境下开展高效的模型训练和部署，破解大规模资料处理的问题。
5. 拉升实际项目运用本领
实例拆解和实践心得：借助实际实例拆解，参训者将弄懂怎样在真实项目中运用所学技艺，破解实际问题，拉升项目成功率。
项目分享和交流：参训者将有机会分享自己的项目心得，和同行交流和碰头，获得更多的实践建议和灵感，拓展自己的技艺视野。
常见问题和解题打法：课程将碰头常见问题和解题打法，支援参训者化解项目中可能遇到的挑战，拉升问题破解本领。
课程大纲
（
说明
：
可选章节根据课程时长以及参训者已经掌握程度自定义选项培训
）
第
1
讲
课程概览和标的设定
1.1
引见课程纲要和标的
1
.1.1
简要引见大模型和
商业来由
1.2
课程标的和预期结晶
1
.2.1
明晰课程的研习标的和预期达成的结晶
第
2
讲
最 新的
LLM
和
NLP
技艺概览
2.1
LLM
和
NLP
技艺的最 新进展
2.1.1 GPT-4, BERT, T5
等等主流
LLM
引见
2.1.2
研究结晶和实际运用实例
2.2
当前主流
LLM
的对比和适用情境
2.2.1 LLM
模型对比
2.2.2
各模型的适用情境和运用
2.3
前沿研究和实际运用实例分享
2.3.1
最 新研究动态
2.3.2
实际运用中的挑战和解题打法
第
3
讲
采用
AI
抓手的实际实例分享
3.1
实例一：公司
A
的
AI
抓手运用
3.1.1
项目来由和诉求
3.1.2
采用的
AI
抓手和技艺
3.1.3
项目结晶和成效拆解
3.2
实例二：公司
B
的
AI
抓手运用
3.2.1
项目来由和诉求
3.2.2
采用的
AI
抓手和技艺
3.2.3
项目结晶和成效拆解
第
4
讲
国内外金融领域
AI
运用情况
4.1
实例一：美国摩根大通（
J.P. Morgan Chase
）
4.1.
1
采用的
AI
技艺：
COiN
平台（
Contract Intelligence
）
4.1
.2
技艺运用：采用
NLP
技艺自动化合同审查
4.
2
实例二：英国巴克莱银行（
Barclays Bank
）
4.2.1
采用的
AI
技艺：隐患管控和欺诈检测
AI
系统
4.2.2
技艺运用：采用机器研习和海量资料拆解开展实时隐患评核
4.2.3
结晶：显著降低了欺诈损失，拉升了买方信任
4.
3
实例
三
：工商银行（
ICBC
）
4.
3
.1
采用的
AI
技艺：智能客服系统
4.
3
.2
技艺运用：利用
NLP
技艺提供
7x24
小时买方服务
4.
3
.3
结晶：买方服务效率拉升，买方满意度拉升
4.
4
实例
四
：招商银行（
China Merchants Bank
）
4.
4
.1
采用的
AI
技艺：个性化营销系统
4.
4
.2
技艺运用：基于用户行为资料的个性化推荐
4.
4
.3
结晶：拉升了营销转化率和买方忠诚度
第
5
讲
LLM
和
NLP
项目的规划和达成
5.1
项目诉求拆解和规划
5
.1.1
诉求收集和拆解
5
.1.2
项目标的和范围定义
5.1.3
技艺选型和抓手选项
5.2
协同运用的实例拆解和实践心得
5
.2.1
展示协同运用的成功实例
5
.2.2
分享实践心得和教训
5.
3
协同运用的优势和潜在隐患
5
.3.1
拆解协同运用的优势和潜在隐患
5
.3.
2
提出相应的化解打法和建议
第
6
讲
大模型在呼叫中心的运用实践
6.1
呼叫中心的事务流程和业务诉求
6
.1.1
引见呼叫中心的基本事务流程
6
.1.2
拆解呼叫中心的主要业务诉求
6.2
大模型在呼叫中心的运用情境
6
.2.1
列举大模型在呼叫中心的具体运用情境
6
.2.2
拆解这些情境的特点和诉求
6.
3
要害技艺达成和实例拆解
6
.3.1
阐述要害技艺达成的办法和步骤
6
.3.2
展示相关实例并拆解其成功之处
第
7
讲
AIGC
在呼叫中心的革新运用
7
.1 AIGC
的定义、特点和潜力
7.1.1
引见
AIGC
的基本概念、特点和潜力
7.1.2
拆解
AIGC
在呼叫中心的运用前景
7
.2 AIGC
在呼叫中心的革新运用情境
7.2.1
列举
AIGC
在呼叫中心的革新运用情境
7.2.2
拆解这些情境的革新点和优势
7
.
3
AIGC
和大模型、智能客服的协同实践
7.3.1
展示
AIGC
和大模型、智能客服协同事务的实践实例
7.3.2
拆解协同实践的成效和挑战
第
8
讲
技艺路径、施行打法和未来展望
8
.1
技艺路径
8.1.1
阐述大模型在智能客服中心落地的技艺路径
8.1.2
拆解技艺路径的可行性和挑战性
8
.
2
施行打法
8.2.1
引见项目施行的要害打法和办法
8.2.2
拆解施行打法的有效性和适应性
8
.
3
隐患评核和化解打法
8.3.1
识别项目施行进程中可能面临的隐患和挑战
8.3.2
提出相应的隐患评核和化解打法
8
.
4
未来技艺趋势和演进方向
8.
4
.1
预测未来大模型和智能客服的技艺趋势和演进方向
8.
4
.2
拆解这些趋势对业界的影响和机遇
8
.
5
参训者反馈和课程精进建议
8.
5
.1
收集参训者对课程的反馈和建议
8.
5
.2
拆解反馈并提出课程精进和改进的措施
老师简介
Introduction to lecturers
弄懂更多
博闻智咨询|甄文智老师
适合谁听
本课面向已经具备AI项目创建或者参与心得、熟稔市面主流AI货品、并在LLM和NLP项目中有一定实践的从业人员。标的是借助纵深的技艺解说和实践、拉升参训者在LLM和NLP领域的运用本领和项目管控水平。。建议同一家企业 3 人以上同来，课堂上直接改造本企业的实际问题——单人参加也能学到方法，但带不走可用的成果。
交付流程
课前：顾问访谈 2 位管理者，收集现状与问题清单，讲师据此调整案例。课中：讲授与演练各占一半，产出可直接用的工具与方案。课后：7 天内提交改进建议，30 天内一次线上答疑。