第一天：基礎與算法原理
課程一：大型語言模型（LLM）概述
介紹大型語言模型（LLM）的概念與重要性
闡述LLM在NLP領域的應用場景
對比分析當前流行的LLM模型（如GPT, BERT等）
課程二：Transformer架構詳解
深入解析Transformer架構的核心組件
探討自注意力機制在Transformer中的作用
講解Transformer架構的優缺點及改進方向
課程三：LLM算法原理
詳述LLM的訓練流程與算法細節
探討LLM中的優化算法與策略（如梯度下降、學習率衰減等）
分析LLM在訓練過程中可能遇到的挑戰與解決方案
課程四：實驗與練習
動手實踐：使用開源工具搭建簡單的Transformer模型
分組討論：分享實驗心得與遇到的問題
第二天：高級技術與工程實踐
課程一：LLM的擴展與應用
介紹LLM在文本生成、語言理解等任務中的應用
探討LLM在跨模態、多語言等復雜場景下的擴展
案例分析：LLM在實際項目中的應用與效果
課程二：模型優化與加速
講解模型壓縮、剪枝等優化技術
探討分布式訓練、混合精度訓練等加速策略
分析不同優化技術在LLM中的應用效果
課程三：工程化部署與運維
詳述LLM模型的工程化部署流程
探討模型服務化、監控與調優等技術
案例分析：LLM模型在線服務系統的設計與實現
課程四：總結
學員提問與互動，討論分析與答疑