第一天：大型語言模型基礎與原理
課程一：大型語言模型概述
介紹大型語言模型的概念
闡述大型語言模型在AI領域的重要性
列舉當前最熱門的大型語言模型（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模型中的作用
闡述Transformer架構相比傳統RNN/LSTM的優勢
課程三：大型語言模型的訓練與優化
詳述大型語言模型的訓練流程
探討優化技巧與策略，如學習率衰減、正則化等
分析訓練過程中的常見問題與解決方案
課程四：實驗與練習
動手實踐：使用開源工具進行簡單的模型訓練與評估
分組討論：分享實驗心得與遇到的問題
第二天：大型語言模型的應用與挑戰
課程一：自然語言生成
介紹自然語言生成的概念與應用場景
詳述大型語言模型在自然語言生成中的應用
案例分析：文本摘要、對話系統等
課程二：自然語言理解
闡述自然語言理解的概念與重要性
分析大型語言模型在自然語言理解中的表現
案例分析：情感分析、問答系統等
課程三：大型語言模型的挑戰與解決方案
探討大型語言模型可能面臨的倫理與隱私問題
分析數據隱私與模型安全性的挑戰
討論可能的解決方案與改進方向
課程四：總結，討論與答疑