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随着人工智能技术的飞速发展，大模型已成为推动各行各业智能化转型的重要引擎。特别是2024年，大模型技术不仅在技术层面取得了突破，更在实际应用中展现出了巨大的潜力与价值。 本课程主要讲述进入大模型时代，各个领域在大模型实际落地的尝试和进展中呈现出多元化和加速化的趋势。来自：其他通过了解提示词工程相关技术，体验提示词对于大语言模型能力的提升，从而更好的应用大语言模型来自：其他
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来自：其他在自然语言处理（NLP）领域中，使用语言模型预训练方法在多项NLP任务上都获得了不错的提升，广泛受到了各界的关注。本课程将简单介绍一下预训练的思想，几个代表性模型和它们之间的关系。来自：其他
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本课程主要介绍大模型的发展趋势以及AI系统面临的关键挑战，并介绍如何实施PTD分布式调优、内存优化、计算通信并行掩盖及MOE优化等。同时，探讨生成式大模型推理中的技术难题，如HBM容量、低时延通信、长序列缓存及数值精度，并提出优化策略。来自：其他![]()
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本课程主要讲述大模型 应用开发工具 包，包括RAG开发工具包llamaIndex、langchain RAG模块以及Agent开发工具包langchain Agent模块，并了解llamaIndex、Langchain的基本概念、学会使用如何使用这些工具包。来自：其他
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