课程简介
本课程全面解析大语言模型（LLM）的核心概念、技术原理及实际应用，涵盖从基础理论到实战部署，再到行业赋能与商业模式创新的各个方面。通过深入探讨LLM的工作机制、本地部署方法、DeepSeek模型的独特创新、提示词工程应用、未来发展趋势及在PC行业的具体案例，帮助学员掌握LLM的全面应用能力，提升在数字化转型中的创新与实践能力。
目标收益
1. 掌握LLM的核心概念与技术原理。
2. 学习LLM本地部署的实战技巧。
3. 深入理解DeepSeek模型的独特创新。
4. 掌握提示词工程的应用方法。
5. 了解LLM在各行业的应用前景。
6. 提升在数字化转型中的创新能力
培训对象
1. 科技行业从业者：产品经理、数据分析师、软件开发者，希望了解AI如何影响工作。
2. 企业数字化转型团队成员：技术负责人和业务分析师，推动企业数字化进程。
3. AI行业新进入者：应届毕业生或转行者，快速掌握LLM基础知识和应用。
4. AI技术爱好者和研究者：对技术细节和最新发展感兴趣，特别是DeepSeek模型的创新。
5. 内容创作者和市场营销人员：利用LLM提高工作效率或创新内容生产方式。
课程大纲
| 大语言模型LLM简介 |
1.什么是大型语言模型？ 2.GPT系列模型概述 3.chatGPT和GPT的关系 4.AIGC和LLM的关系 5.开源模型 vs 闭源模型 6.单模态 vs 多模态 7.AIGC的三大应用领域 8.应用案例和潜在能力 9.实战案例演示（文本生成+文生图） |
| 大语言模型LLM的基本原理 |
1.大语言模型“大”在哪里 2.大语言模型的基本原理 3.大语言模型的训练过程 4.chatGPT的三阶段训练 5.大语言模型的不可解释性 6.大语言模型和搜索引擎的区别与联系 7.国内使用chatGPT的主要途径 |
| 大语言模型本地部署实战 |
1.本地部署的基础知识 2.本地安装ollama 3.本地部署Deepseek R1 4.本地部署Llama 3.3 5.本地安装open-webui 6.本地部署实现RAG |
| DeepSeek大模型基础与使用进阶 |
1.DeepSeek与传统LLM的主要区别 2.从DeepSeek R1 Zero到DeepSeek R1 3.DeepSeek R1和OpenAI O1模型的对比总结 4.预训练范式 vs 推理计算范式 5.多头潜在注意力机制MLA 6.混合专家架构MoE 7.DeepSeekMoE的关键创新 8.对传统大模型的挑战和机遇 9.DeepSeek的常见误解与详细解读 |
| 大语言模型LLM加持下的全新商业模式（独家干货） |
1.文生文的各类应用场景（独家案例） 2.文生文行业产品分析（独家案例） 3.文生图的各类应用场景（独家案例） 4.文生图行业产品分析（独家案例） 5.文生视频的各类应用场景（独家案例） 6.文生视频行业产品分析（独家案例） 7.AIGC全球商业案例与产品创新（上）（独家案例） 8.AIGC全球商业案例与产品创新（下）（独家案例） |
| 大语言模型LLM对传统行业的赋能 |
1.提效级创新 2.开创性创新 VS 微创新 3.在办公行业的提效案例 4.在数据分析行业的提效案例 5.在招聘行业的提效案例 6.在广告文案行业的提效案例 7.在销售行业的提效案例 8.在研发效能提升领域的案例 |
| 如何使用好LLM |
1.什么是提示词工程？ 2.如何构建有效的提示 3.常见的提示类型（信息检索、创意写作、编程等） 4.提示的格式和结构 5.使用反馈循环进行迭代 6.跟踪和分析结果 7.私域知识扩展 8.RAG技术详解与应用场景 9.什么是模型的涌现能力 10.什么是思维链 11.上下文学习zero-shot和few-shot 12.提示词的agent模式 13.有效使用提示词模板 14.提示词攻击 |
| ChatGPT的未来发展和应用前景 |
1.ChatGPT的未来发展方向 2.ChatGPT在各行业中的应用前景 3.ChatGPT与其他人工智能技术的关系和比较 4.ChatGPT的风险与不确定性应对 5.ChatGPT的技术演化方向 6.ChatGPT的法律风险 7.ChatGPT的哲学思考 |
| 大语言模型的局限性 |
1.安全性和隐私 2.伦理使用指南 3.暗知识的局限性 4.知识平权场景下的LLM |
| LLM（chatGPT）在PC行业的各类应用解读 |
1.智能客服：提供24/7在线支持，快速解答用户问题，减少人工客服负担。 2.产品推荐：- 根据用户需求和偏好，智能推荐合适的PC或笔记本型号。 3.市场调研分析：- 分析用户反馈和市场趋势，帮助厂商优化产品设计和营销策略。 4.文档自动生成：- 自动生成产品说明书、用户手册和技术文档，提高文档编写效率。 5.售后服务优化：- 分析故障报告，提供解决方案，提升售后服务质量。 6.培训与教育：- 为员工提供定制化的培训内容，提高员工技能和知识水平。 7.设计辅助：- 在产品设计阶段，提供创意建议和技术支持，提升设计效率。 8.代码生成与优化：- 在软件开发过程中，自动生成代码片段或优化现有代码，提高开发效率。 9.用户体验提升：- 通过分析用户行为，优化产品界面和功能，提高用户满意度。 10.内容审核：- 自动审核用户生成内容，确保符合品牌标准和政策要求。 11.社交媒体管理：- 自动生成和发布社交媒体内容，增强品牌曝光和用户互动。 12.多语言支持：- 提供多语言翻译和本地化支持，拓展国际市场。 |
| 实战演练与案例分享 |
1.千行百业中的真实案例实战（各类实现干货案例） 2.从需求到解决方案的完整过程 3.行业大语言模型使用现状与限制 4.软件开发中的实战案例 5.制造业的实际案例 |
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大语言模型LLM简介 1.什么是大型语言模型？ 2.GPT系列模型概述 3.chatGPT和GPT的关系 4.AIGC和LLM的关系 5.开源模型 vs 闭源模型 6.单模态 vs 多模态 7.AIGC的三大应用领域 8.应用案例和潜在能力 9.实战案例演示（文本生成+文生图） |
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大语言模型LLM的基本原理 1.大语言模型“大”在哪里 2.大语言模型的基本原理 3.大语言模型的训练过程 4.chatGPT的三阶段训练 5.大语言模型的不可解释性 6.大语言模型和搜索引擎的区别与联系 7.国内使用chatGPT的主要途径 |
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大语言模型本地部署实战 1.本地部署的基础知识 2.本地安装ollama 3.本地部署Deepseek R1 4.本地部署Llama 3.3 5.本地安装open-webui 6.本地部署实现RAG |
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DeepSeek大模型基础与使用进阶 1.DeepSeek与传统LLM的主要区别 2.从DeepSeek R1 Zero到DeepSeek R1 3.DeepSeek R1和OpenAI O1模型的对比总结 4.预训练范式 vs 推理计算范式 5.多头潜在注意力机制MLA 6.混合专家架构MoE 7.DeepSeekMoE的关键创新 8.对传统大模型的挑战和机遇 9.DeepSeek的常见误解与详细解读 |
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大语言模型LLM加持下的全新商业模式（独家干货） 1.文生文的各类应用场景（独家案例） 2.文生文行业产品分析（独家案例） 3.文生图的各类应用场景（独家案例） 4.文生图行业产品分析（独家案例） 5.文生视频的各类应用场景（独家案例） 6.文生视频行业产品分析（独家案例） 7.AIGC全球商业案例与产品创新（上）（独家案例） 8.AIGC全球商业案例与产品创新（下）（独家案例） |
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大语言模型LLM对传统行业的赋能 1.提效级创新 2.开创性创新 VS 微创新 3.在办公行业的提效案例 4.在数据分析行业的提效案例 5.在招聘行业的提效案例 6.在广告文案行业的提效案例 7.在销售行业的提效案例 8.在研发效能提升领域的案例 |
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如何使用好LLM 1.什么是提示词工程？ 2.如何构建有效的提示 3.常见的提示类型（信息检索、创意写作、编程等） 4.提示的格式和结构 5.使用反馈循环进行迭代 6.跟踪和分析结果 7.私域知识扩展 8.RAG技术详解与应用场景 9.什么是模型的涌现能力 10.什么是思维链 11.上下文学习zero-shot和few-shot 12.提示词的agent模式 13.有效使用提示词模板 14.提示词攻击 |
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ChatGPT的未来发展和应用前景 1.ChatGPT的未来发展方向 2.ChatGPT在各行业中的应用前景 3.ChatGPT与其他人工智能技术的关系和比较 4.ChatGPT的风险与不确定性应对 5.ChatGPT的技术演化方向 6.ChatGPT的法律风险 7.ChatGPT的哲学思考 |
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大语言模型的局限性 1.安全性和隐私 2.伦理使用指南 3.暗知识的局限性 4.知识平权场景下的LLM |
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LLM（chatGPT）在PC行业的各类应用解读 1.智能客服：提供24/7在线支持，快速解答用户问题，减少人工客服负担。 2.产品推荐：- 根据用户需求和偏好，智能推荐合适的PC或笔记本型号。 3.市场调研分析：- 分析用户反馈和市场趋势，帮助厂商优化产品设计和营销策略。 4.文档自动生成：- 自动生成产品说明书、用户手册和技术文档，提高文档编写效率。 5.售后服务优化：- 分析故障报告，提供解决方案，提升售后服务质量。 6.培训与教育：- 为员工提供定制化的培训内容，提高员工技能和知识水平。 7.设计辅助：- 在产品设计阶段，提供创意建议和技术支持，提升设计效率。 8.代码生成与优化：- 在软件开发过程中，自动生成代码片段或优化现有代码，提高开发效率。 9.用户体验提升：- 通过分析用户行为，优化产品界面和功能，提高用户满意度。 10.内容审核：- 自动审核用户生成内容，确保符合品牌标准和政策要求。 11.社交媒体管理：- 自动生成和发布社交媒体内容，增强品牌曝光和用户互动。 12.多语言支持：- 提供多语言翻译和本地化支持，拓展国际市场。 |
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实战演练与案例分享 1.千行百业中的真实案例实战（各类实现干货案例） 2.从需求到解决方案的完整过程 3.行业大语言模型使用现状与限制 4.软件开发中的实战案例 5.制造业的实际案例 |
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