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本課程主要介紹開發(fā)大模型應(yīng)用的常用工具庫Transformers與應(yīng)用框架LangChain。如何用Transformers與LangChain開發(fā)聊天機器人、私人知識庫等應(yīng)用。來自：其他本文介紹了【Vue 中實現(xiàn)視頻播放的藝術(shù)】相關(guān)內(nèi)容，與您搜索的video.js 大播放按鈕相關(guān)，助力開發(fā)者獲取技術(shù)信息和云計算技術(shù)生態(tài)圈動態(tài)...請點擊查閱更多詳情。來自：其他
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隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，大模型已成為推動各行各業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的重要引擎。特別是2024年，大模型技術(shù)不僅在技術(shù)層面取得了突破，更在實際應(yīng)用中展現(xiàn)出了巨大的潛力與價值。 本課程主要講述進入大模型時代，各個領(lǐng)域在大模型實際落地的嘗試和進展中呈現(xiàn)出多元化和加速化的趨勢。來自：其他![]()
通過了解提示詞工程相關(guān)技術(shù)，體驗提示詞對于大語言模型能力的提升，從而更好的應(yīng)用大語言模型來自：其他![]()
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在自然語言處理（NLP）領(lǐng)域中，使用語言模型預(yù)訓(xùn)練方法在多項NLP任務(wù)上都獲得了不錯的提升，廣泛受到了各界的關(guān)注。本課程將簡單介紹一下預(yù)訓(xùn)練的思想，幾個代表性模型和它們之間的關(guān)系。來自：其他![]()
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現(xiàn)有機器視覺學(xué)習(xí)技術(shù)通常依賴于大規(guī)模精確標(biāo)注的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。在典型實驗室環(huán)境下設(shè)計和訓(xùn)練的人工智能模型，在行業(yè)應(yīng)用場景變換時，容易導(dǎo)致系統(tǒng)性能急劇下降。本課程將從弱監(jiān)督視覺理解的角度，介紹在降低模型對特定應(yīng)用場景數(shù)據(jù)依賴方面所開展的一些研究工作。來自：其他![]()
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本課程將深入探討DeepSeek大模型的本地部署與API調(diào)用，幫助開發(fā)者從入門到實踐，掌握這一強大工具的核心技能。課程包含四個主要部分：概述、模型本地部署、模型API調(diào)用和總結(jié)。來自：其他![]()
本課程主要介紹大模型的發(fā)展趨勢以及AI系統(tǒng)面臨的關(guān)鍵挑戰(zhàn)，并介紹如何實施PTD分布式調(diào)優(yōu)、內(nèi)存優(yōu)化、計算通信并行掩蓋及MOE優(yōu)化等。同時，探討生成式大模型推理中的技術(shù)難題，如HBM容量、低時延通信、長序列緩存及數(shù)值精度，并提出優(yōu)化策略。來自：其他![]()
本課程主要介紹大模型應(yīng)用開發(fā)數(shù)據(jù)框架的構(gòu)建思路、核心理念、 數(shù)據(jù)治理 、流式特征、Java腳本及提示詞工程等，旨在提升學(xué)員在數(shù)據(jù)框架開發(fā)的綜合能力。來自：其他![]()
現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型，尤其是計算視覺領(lǐng)域的AI模型，都是通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進行構(gòu)建的，從2015年開始，學(xué)術(shù)界已經(jīng)開始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都是需要較高算力和能好的。并且有大量的研究論文集中于如何將這些AI模型從云上部署到端側(cè)，為AI模型創(chuàng)造更多的應(yīng)用場景和產(chǎn)業(yè)價值。來自：其他![]()
本課程將深入探討Agent與大模型的構(gòu)建及應(yīng)用。從Agent的基礎(chǔ)概念入手，講解其定義、組件與應(yīng)用場景，為理解Agent在現(xiàn)代人工智能中的作用奠定基礎(chǔ)。并進一步詳解大模型Agent的構(gòu)建原理，包括提示工程、工具接口編寫以及Agent的組裝，重點突出提示模板設(shè)計和工具接口在Agen來自：其他![]()
通過對本課程的學(xué)習(xí)，了解大模型的基本功能，掌握如何在日常中使用大模型，解決生活學(xué)習(xí)工作中的問題。來自：其他![]()
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