【ChatGPT如何赋能企业管理】
【ChatGPT如何赋能企业管理】详细内容
【ChatGPT如何赋能企业管理】
《ChatGPT如何赋能企业管理》
一、实施背景
ChatGPT3个月月活破亿，可能会颠覆万亿美金Google，已经颠覆独角兽Grammerly，未来会有更多的行业和职业被颠覆，在大变局下，我们如何去深刻认识ChatGPT，利用ChatGPT武装自己和自己所在的组织。
本课程通过四大部分，第一部分全面了解ChatGPT的前世今生、技术实现原理、行业实践以及商业变现途径；第二部分了解以ChatGPT为代表的AIGC浪潮，除了生成文本，还生成图片、音频、视频、多模态从而实现数字人，GAMEAI等；第三部分了解驱动ChatGPT与AIGC的底层是大模型，了解大模型的一般原理和技术发展；第四部分则是寻找ChatGPT的小的切入点，实现搞钱。
二、实施内容
1、课程简介
课程时长：2天
2、课程大纲
《ChatGPT如何赋能企业管理》课程大纲（举例）
模 块
内 容
实战演练
ChatGPT改变世界
宏观认知
二季度政治局会议关于chatGPT会议结论的政策解读
人工智能的iphone时刻/登火箭时不要问坐那个座位
AI的影响可能是反人性的
chatGPT的影响可能是文艺复兴级的
新的大国竞争和wintel联盟
上一轮人工智能进入尾声
案例：5000万美金的朋友圈
案例讨论与练习
ChatGPT的先进性
ChatGPT具备诸多先进性特征
ChatGPT 提升的核心点
ChatGPT 提升的原因
ChatGPT 提升的领域
ChatGPT得益于通用（基础）模型所构建 AI 系统的新范式
ChatGPT的局限性
机器幻觉
知识库问题
信息安全
跨境传输
预训练和微调
什么是预训练
为什么要预训练--中文表现不佳
为什么要预训练--领域知识不足
为什么要预训练--有时候微调不解决问题
为什么要预训练--行业实践
预训练的目的
领域差距是什么？
数据问题
预训练过程
分词
词表扩充
数据源采样
中文预训练集
关于数据的结构化
C-Eval
学员提问与答疑解惑
什么是微调
Instruct tuning
Prompt tuning
Instruct-GPT paper
Alpaca微调过程
Vicuna-13B 的训练、评估和推理
微调国内实践
数据处理
使用RLHF来优化模型
模型优化思路
通过引入判别模型代替人工打分
基于强化学习RL 进行语言模型微调优化
人类反馈的强化学习RL的总流程
大实验：利用竹间智能平台一起共创一个微调政务大模型(0.5天-1天）
其他AIGC实践
zero-shot vs few shot
多模态的实现:GPT识图识声
Stable Diffusion: 文生图
SigmentAnything Model: 图片分割
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