刘晖：《新技术普及：ChatGPT与大模型技术及应用》培训大纲

培训主要内容：

1. ChatGPT概念诠释及技术发展

2. ChatGPT的系统架构及工作流程

3. ChatGPT应用场景及行业布局

4. GPT-4的概念及关键技术

5. AI通用大模型的概念及关键技术

6. 国内外AI通用大模型介绍

7. 中国电信行业大模型及应用场景介绍

8. 中国移动行业大模型及应用场景介绍

9. 中国联通行业大模型及应用场景介绍

1. 培训时间：2天/期，6小时/天
2. 培训大纲：
3. ChatGPT概念诠释及技术发展
   1. 什么是ChatGPT？（技术视角、OpenAI、维基百科的定义）
   2. ChatGPT技术核心要点诠释
   3. 问题：如何理解ChatGPT？-理解ChatGPT的关键点
      1. ChatGPT是如何工作的？
      2. ChatGPT的训练数据来源于何处？
      3. ChatGPT如何进行模型预训练？
      4. ChatGPT是如何自动生成文本的？
      5. ChatGPT如何准确回答问题？
      6. ChatGPT如何按照人类思维回答问题？
   4. 问题：ChatGPT的主要技术有哪些？
   5. ChatGPT的主要特点有哪些？
   6. ChatGPT的最大创新点是什么？
   7. ChatGPT优化对话语言模型的优化目标是什么？
   8. ChatGPT与普通聊天机器人的区别是什么？
   9. ChatGPT的基本功能
   10. ChatGPT的产生、发展及影响
   11. 如何运用基于人工智能的ChatGPT技术方案赋能行业智慧应用与商用落地和快速发展？
4. ChatGPT的系统架构及工作流程
   1. ChatGPT的总体技术路线是什么？
      1. 自然语言处理+搜索引擎集成架构
      2. GPT3.5+大型语言模型（LLM）+强化学习微调训练模型架构
      3. ChatGPT实现的关键要素有哪些？
   2. 构建ChatGPT系统架构需要考虑哪些关键问题？
      1. ChatGPT技术架构的关键点是什么？
      2. ChatGPT预训练模型有哪些？
      3. ChatGPT预训练数据集有哪些？
      4. ChatGPT如何进行模型预训练？
      5. ChatGPT进行模型训练的步骤有哪些？
   3. ChatGPT的工作流程-理解ChatGPT架构的基础
      1. 有监督微调（SFT）
      2. 奖励模型（RM）训练
      3. PPO模型强化学习
      4. 基于人类反馈的强化学习-RLHF
      5. 例子：ChatGPT语言处理的工作流程
   4. ChatGPT的系统架构-Transformer架构
      1. 什么是Transformer？
      2. Transformer模型的作用
      3. Transformer总体架构及组成
      4. Encoder-Decoder编码器-解码器框架
      5. 输入部分的实现
      6. 编码器部分的实现
      7. 解码器部分的实现
      8. 输出部分的实现
      9. 模型构建
   5. 案例分析：使用Transformer构建语言模型
   6. GPT3.5预训练模型架构
   7. 大型语言模型（LLM）架构
   8. 强化学习微调训练模型架构-RLHF架构
   9. ChatGPT应用系统架构及组成-端边网云（水平分割）
      1. ChatGPT应用终端（PC机、智能手机、PAD等）
      2. 边缘计算（边缘算力）
      3. 互联网/移动互联网
      4. 云（超级计算机、超级算力）-云数据中心（Microsoft Azure、国资云（国家云）、天翼云、移动云、沃云、华为云、百度云、阿里云、腾讯云等）
   10. ChatGPT系统架构优化及应用推广
5. ChatGPT应用场景及行业布局
   1. ChatGPT应用总体思路：运用ChatGPT技术方案及思想赋能行业数智化转型及落地实施
   2. ChatGPT应用场景及行业领域分析
   3. ChatGPT+机器人场景应用方案及布局
      1. ChatGPT生成式预训练模型升级各行业机器人
      2. ChatGPT+行业机器人赋能行业应用
   4. ChatGPT聊天机器人+智慧家庭应用方案及布局
      1. ChatGPT聊天机器人精心陪伴老人
      2. ChatGPT聊天机器人陪伴儿童成长
   5. 基于ChatGPT聊天机器人的智能客服应用
   6. ChatGPT+工业场景应用方案及布局
      1. GPT生成式预训练模型+专家系统融合应用
      2. GPT生成式预训练模型优化专家系统
      3. GPT预训练优化模型提高产品质检效率
      4. GPT预训练优化模型提高设备预测性维护的能力
      5. GPT预训练优化模型提高设备精准故障定位的能力
   7. ChatGPT+农业场景应用方案及布局
   8. ChatGPT+医疗场景应用方案及布局
   9. ChatGPT+教育场景应用方案及布局
   10. ChatGPT+金融场景应用方案及布局
   11. ChatGPT+展览宣传场景应用方案及布局
   12. ChatGPT+新媒体场景应用方案及布局
6. GPT-4的概念及关键技术
   1. GPT-4的概念及主要功能
   2. 多模态生成模型及关键技术
   3. 预训练语言模型及关键技术
   4. 预训练图像模型及关键技术
   5. 预训练音频模型及关键技术
   6. 预训练视频模型及关键技术
   7. 多模态融合关键技术
7. AI通用大模型的概念及关键技术
   1. AI通用大模型的概念
   2. AI通用大模型的特征
   3. AI通用大模型的体系框架及组成
   4. AI通用大模型的关键技术
   5. AI通用大模型的应用场景
8. 国内外AI通用大模型介绍
   1. 通用大模型应用现状与发展
   2. 国外主要通用大模型分析
      1. Transformer语言模型架构及功能
      2. 微软旗下OpenAI大模型架构及功能
      3. 谷歌大模型架构及功能
      4. Meta大模型架构及功能
      5. 英伟达大模型架构及功能
      6. 其他公司或机构布局
   3. 我国主要通用大模型分析
      1. 国内大模型发展
      2. 华为盘古大模型架构及功能
      3. 科大讯飞星火大模型架构及功能
      4. 百度文心大模型架构及功能
      5. 腾讯混元大模型架构及功能
      6. 阿里通义大模型架构及功能
      7. 其他公司或机构布局
9. 中国电信行业大模型及应用场景介绍
   1. 星辰教育大模型
   2. 治理大模型
   3. 政务服务大模型
   4. 应急大模型
   5. 医保大模型
   6. 交通大模型
   7. 住建大模型
   8. 金融大模型
   9. 神农一号大模型
   10. 出行大模型
   11. 旅游导览大模型
   12. 矿山大模型
10. 中国移动行业大模型及应用场景介绍
11. 中国联通行业大模型及应用场景介绍