ChatGPT和AIGC技术过程_李家贵_企业内训课程

ChatGPT和AIGC技术过程

培训讲师：李家贵

讲师背景：
李家贵老师——人工智能与数字化转型实战专家Ø浙大管理硕士，西安交大医学电子学士Ø西安交大数字经济研究院首席科学家Ø工信部公益培训师、央企CIO联盟特邀专家Ø深圳市人工智能产业协会特邀专家Ø现任：深圳微品致远信息科技有限公司首席数据官、数据中详细>>

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ChatGPT和AIGC技术过程详细内容

ChatGPT和AIGC技术过程

ChatGPT如何赋能企业管理
大数据与人工智能实战专家—李家贵老师
广东省人工智能与大数据中心技术总监/数据中台部总经理/CDO
课程大纲：
一、ChatGPT改变世界
宏观认知
1.1.1 二季度政治局会议关于chatGPT会议结论的政策解读
1.1.2 人工智能的iphone时刻/登火箭时不要问坐那个座位
1.1.3 AI的影响可能是反人性的
1.1.4 chatGPT的影响可能是文艺复兴级的
1.1.5 新的大国竞争和wintel联盟
1.1.6 上一轮人工智能进入尾声
案例：5000万美金的朋友圈
ChatGPT的先进性
1.2.1 ChatGPT具备诸多先进性特征
1.2.2 ChatGPT 提升的核心点
1.2.3 ChatGPT 提升的原因
1.2.4 ChatGPT 提升的领域
1.2.5 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
2.1 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
2.2什么是微调
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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