课程背景随着人工智能技术的飞速发展，大模型（Large Language Models，LLMs）已成为AI领域的一个重要分支。这些模型因其强大的语言理解和生成能力，在自然语言处理（NLP）、机器学习、数据挖掘等多个领域展现出巨大的应用潜力。然而，大模型的复杂性也给研究者和开发者带来了一系列挑战，包括环境配置、理论理解、实际应用开发等。

1. 技术背景与行业需求

大模型技术正迅速成为AI领域的一个热点。从ChatGLM-3B到Qwen-7B，这些模型不仅在学术界引起了广泛关注，也被工业界认为是推动智能化进程的关键技术。随着大模型在智能客服、内容生成、信息检索等方面的成功应用，对于掌握大模型技术的专业人才的需求日益增长。

2. 学习者现状分析

当前，许多AI学习者和研究人员对大模型的运行环境配置、基础理论、以及如何将这些模型应用于实际问题存在知识空白。此外，对于如何进行模型的微调和增强预训练，以适应特定的业务需求，学习者同样需要系统的指导和实践机会。

3. 课程设计目标

本课程旨在填补这些知识空白，**系统的讲解和实操练习，使学习者能够：

理解大模型的基本原理和关键技术；

掌握大模型的运行环境配置和部署流程；

学习如何使用Tokenizer、Embedding和Self-attention等核心组件；

构建和理解GPT模型结构，并进行简化模型的搭建；

掌握RAG（Retrieval-Augmented Generation）和Agent开发的核心原理和实践技巧；

学习模型微调和增强预训练的方法，以提升模型性能。

2课程设计2.1课程对象

AI和机器学习领域的研究人员；

对大模型技术感兴趣的学生和开发者；

希望将大模型技术应用于业务场景的企业技术团队；

需要提升自己在AI领域竞争力的专业人士。

2.2课程方式

课堂讲授、案例分享、提问环节

2.3课程时长

建议1天（6小时）

2.4课程收益

1、深入理解大模型的工作原理和架构，包括但不限于ChatGLM-3B、Qwen-7B等模型。

掌握大模型的关键组件，如Tokenizer、Embedding层、Self-attention机制等。

2. 实际操作技能

独立进行大模型的运行环境配置和部署。

熟练使用各种工具和框架进行大模型的开发和测试。

3. 应用开发能力

开发基于大模型的应用程序，如智能客服、内容推荐系统等。

设计并实现RAG（Retrieval-Augmented Generation）模型和Agent系统。

4. 模型优化技巧

学习如何对大模型进行微调，以适应特定的业务需求。

掌握增强预训练的技术，提升模型的准确性和效率。

5. 解决问题的能力

分析和解决大模型开发过程中遇到的技术难题。

优化模型性能，处理过拟合、欠拟合等问题。

6. **新技术动态

了解大模型技术的**新进展和行业趋势。

接触前沿的研究和应用案例。

3 课程大纲（说明：可选章节根据课程时长以及学员已经掌握程度自定义选择培训）

第1讲  开场与大模型介绍

1.1欢迎致辞与课程概览

1.2 大模型技术发展历程

1.3 大模型在AI领域的应用案例分析

第2讲 环境配置与依赖安装

2.1 硬件要求详解

2.1.1  GPU选择与比较

2.1.2 内存与存储的**实践

2.2 软件环境搭建

2.2.1 操作系统要求

2.2.2 必备软件与库安装

2.3 实操：配置开发环境

2.3.1  安装步骤演示

2.3.2 环境验证与问题排查

第3讲 大模型基础理论

3.1 Tokenizer的作用与使用

3.1.1不同Tokenizer的适用场景

3.1.2 实操：使用Tokenizer处理文本数据

3.2 Embedding与语料分析

3.2.1 Embedding技术原理

3.2.2 实操：利用Embedding探索语料库

3.3 Self-attention机制

3.3.1 自注意力机制的数学原理

3.3.2 实操：实现一个自注意力层

第4讲 GPT模型结构搭建

4.1 GPT模型架构详解

4.1.1 GPT模型的核心组件

4.1.2 GPT模型的变种与进化

4.2 实操：构建简化GPT模型

4.2.1 模型搭建步骤指导

4.2.2 模型训练与基本测试

第5讲 RAG原理与应用

5.1 RAG模型基础

5.1.1 RAG模型的架构与功能

5.1.2RAG在长文本处理中的优势

5.2 RAG在信息检索中的应用

5.2.1 RAG与搜索引擎的结合

5.2.2实操：RAG模型应用于简单检索任务

第6讲 RAG开发案例演示

6.1  实际案例分析

6.1.1 案例背景介绍

6.1.2 案例需求分析

6.2  实操：RAG模型的简单实现

6.2.1  RAG模型部署与配置

6.2.2  功能演示与性能测试

第7讲 Agent开发入门

7.1   Agent的概念和重要性

7.1.1 智能Agent的定义

7.1.2 Agent在自动化系统中的作用

7.2  开发Agent的基本步骤

7.2.1  设计Agent的思考框架

7.2.2  实操：开发一个简单的交互Agent

第8讲 模型微调和增强预训练

8.1  微调策略与技巧

8.1.1 微调的理论基础

8.1.2 实操：使用微调技术优化模型

8.2  增强预训练的方法

8.2.1  预训练数据的选择与处理

8.2.2  实操：增强预训练提升模型性能