大模型案例分析教學

  培訓講師：李海良

講師背景：
李海良老師暨南大學副教授，碩士生導師，九三學社社員，中山大學工學博士香港城市大學訪問學者廣東工業(yè)大學校外合作研究生導師研究方向為深度學習、圖像識別、智慧綜合能源和能源大數據簡介l2018年獲得中山大學工學博士學位，2019年至2021年在暨 詳細>>

李海良
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大模型案例分析教學詳細內容

大模型案例分析教學

大模型案例分析教學大綱（兩天課程）
第一天：大模型在各個領域的應用案例分析
一、引言（1小時）
- 大模型的定義與重要性
- 大模型的應用領域概覽
二、大模型在自然語言處理（NLP）的案例分析（3小時）
1. GPT系列在文本生成中的應用
- GPT模型原理簡述
- 案例：GPT-3在文章創(chuàng)作、對話系統(tǒng)中的應用
- 實戰(zhàn)演練：使用GPT-3 API進行文本生成
2. BERT在問答系統(tǒng)中的應用
- BERT模型原理簡述
- 案例：BERT在問答系統(tǒng)（如SQuAD）中的表現(xiàn)
- 實戰(zhàn)演練：使用BERT模型進行問題回答
三、大模型在計算機視覺（CV）的案例分析（2.5小時）
1. ResNet在圖像分類中的應用
- ResNet模型原理簡述
- 案例：ResNet在ImageNet數據集上的性能
- 實戰(zhàn)演練：使用ResNet進行圖像分類
2. EfficientNet在圖像識別中的優(yōu)化
- EfficientNet模型原理簡述
- 案例：EfficientNet在多種圖像識別任務中的表現(xiàn)
- 實戰(zhàn)演練：使用EfficientNet進行圖像識別
四、休息與交流（0.5小時）
五、大模型在多模態(tài)領域的案例分析（2小時）
1. CLIP在圖像文本匹配中的應用
- CLIP模型原理簡述
- 案例：CLIP在圖像搜索、文本生成圖像中的應用
- 實戰(zhàn)演練：使用CLIP進行圖像文本匹配
2. DALL-E在文本到圖像生成中的創(chuàng)新
- DALL-E模型原理簡述
- 案例：DALL-E在文本到圖像生成任務中的表現(xiàn)
- 實戰(zhàn)演練：使用DALL-E進行文本到圖像的生成
六、大模型的部署與優(yōu)化案例分析（1小時）
- 大模型部署的挑戰(zhàn)與策略
- 案例：如何在云端和邊緣設備上部署大模型
- 實戰(zhàn)演練：使用Docker或Kubernetes部署大模型
七、總結與疑問解答（0.5小時）
第二天：大模型的前沿應用與倫理案例分析
一、大模型在推薦系統(tǒng)中的應用案例分析（2小時）
1. 基于Transformer的推薦系統(tǒng)
- Transformer在推薦系統(tǒng)中的應用原理
- 案例：如何使用Transformer構建個性化推薦系統(tǒng)
- 實戰(zhàn)演練：構建基于Transformer的推薦系統(tǒng)原型
2. 大模型在冷啟動問題中的解決策略
- 冷啟動問題的定義與挑戰(zhàn)
- 案例：如何利用大模型緩解冷啟動問題
- 實戰(zhàn)演練：設計冷啟動緩解策略
二、大模型在知識圖譜與語義理解中的案例分析（2小時）
1. 大模型在知識圖譜補全中的應用
- 知識圖譜補全的挑戰(zhàn)
- 案例：如何使用大模型進行知識圖譜補全
- 實戰(zhàn)演練：構建基于大模型的知識圖譜補全系統(tǒng)
2. 大模型在對話系統(tǒng)中的語義理解
- 對話系統(tǒng)語義理解的難點
- 案例：大模型在對話系統(tǒng)語義理解中的創(chuàng)新應用
- 實戰(zhàn)演練：構建基于大模型的對話系統(tǒng)
三、大模型的倫理與法律案例分析（1.5小時）
1. 數據隱私與保護的挑戰(zhàn)
- 案例：大模型訓練中的數據泄露事件
- 討論：如何在大模型訓練中保護數據隱私
2. 大模型的偏見與公平性
- 案例：大模型中的偏見問題
- 討論：如何減少大模型中的偏見，提高公平性
四、大模型的前沿技術與應用展望（1小時）
- 大模型的最新研究進展
- 大模型在未來可能的應用場景
- 面臨的挑戰(zhàn)與機遇
五、休息與交流（0.5小時）
六、課程總結與反饋（0.5小時）
- 課程內容回顧
- 學員反饋收集 - 后續(xù)學習建議

 

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