培訓主題

詳細內(nèi)容

模塊一：

概念篇-ChatGPT概念詮釋及技術發(fā)展

1．ChatGPT概念詮釋及技術發(fā)展

1.1什么是ChatGPT？（技術視角、OpenAI、維基百科的定義)

1.2 ChatGPT技術核心要點詮釋

1.3 問題：如何理解ChatGPT？-理解ChatGPT的關鍵點

1.3.1 ChatGPT是如何工作的？

1.3.2 ChatGPT的訓練數(shù)據(jù)來源于何處？

1.3.3 ChatGPT如何進行模型預訓練？

1.3.4 ChatGPT是如何自動生成文本的？

1.3.5 ChatGPT如何準確回答問題？

1.3.6 ChatGPT如何按照人類思維回答問題？

1.4問題：ChatGPT的主要技術有哪些？

1.5 ChatGPT的主要特點有哪些？

1.6ChatGPT的最大創(chuàng)新點是什么？

1.7ChatGPT優(yōu)化對話語言模型的優(yōu)化目標是什么？

1.8ChatGPT與普通聊天機器人的區(qū)別是什么？

1.9ChatGPT存在的問題與不足是什么？

1.10ChatGPT界面及網(wǎng)址

1.11ChatGPT的基本功能

1.12 ChatGPT和AIGC的關系是什么？

1.13 ChatGPT、AIGC和元宇宙的關系是什么？

1.14 ChatGPT對推動元宇宙的商用落地與快速發(fā)展有何影響？1.15ChatGPT的產(chǎn)生、發(fā)展及影響

1.15.1 ChatGPT的產(chǎn)生

1.15.2 ChatGPT的發(fā)展歷程（GTP-1，GTP-2，GTP-3， ChatGPT，GTP-4)

1.15.3 ChatGPT的研究現(xiàn)狀

1.15.4 ChatGPT的產(chǎn)生與發(fā)展對人類社會將帶來什么影響？1.15.5 ChatGPT對哪些職業(yè)和工作產(chǎn)生挑戰(zhàn)和影響？

1.16 ChatGPT對我們的啟示有哪些？

1.17如何從ChatGPT的技術方案中學習有價值的東西？

1.18如何運用基于人工智能的ChatGPT技術方案賦能行業(yè)智慧

1.19應用與商用落地和快速發(fā)展？

模塊二：

架構篇-ChatGPT系統(tǒng)架構及工作流程

2．ChatGPT的系統(tǒng)架構及工作流程

2.1 ChatGPT的總體技術路線是什么？

2.1.1自然語言處理＋搜索引擎集成架構

2.1.2 GPT3.5＋大型語言模型（LLM）＋強化學習微調(diào)訓練模型架構

2.1.3 ChatGPT實現(xiàn)的關鍵要素有哪些？

2.2構建ChatGPT系統(tǒng)架構需要考慮哪些關鍵問題？

2.2.1 ChatGPT技術架構的關鍵點是什么？

2.2.2 ChatGPT預訓練模型有哪些？

2.2.3 ChatGPT預訓練數(shù)據(jù)集有哪些？

2.2.4 ChatGPT如何進行模型預訓練？

2.2.5 ChatGPT進行模型訓練的步驟有哪些？

2.3 ChatGPT的工作流程-理解ChatGPT架構的基礎

2.3.1有監(jiān)督微調(diào)（SFT）

2.3.2獎勵模型（RM）訓練

2.3.3 PPO模型強化學習

2.3.4基于人類反饋的強化學習-RLHF

2.3.5例子：ChatGPT語言處理的工作流程

語言處理數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)流程：輸入文本、語言識別、情感分析、信息抽取、命名實體識別、句子相似性處理、文本分類、全文搜索、文本生成、上下文管理、問題解答、輸出文本

2.4 ChatGPT的系統(tǒng)架構-Transformer架構

2.4.1什么是Transformer？

2.4.2 Transformer模型的作用

2.4.3 Transformer總體架構及組成

（1）輸入部分（2）輸出部分（3）編碼器部分（4）解碼器部分

2.4.4 Encoder-Decoder編碼器-解碼器框架

2.4.5輸入部分的實現(xiàn)

（1）文本嵌入層及作用，（2）位置編碼器及作用

2.4.6編碼器部分的實現(xiàn)

（1）掩碼張量，（2）注意力機制，（3）多頭注意力機制，（

?

4）前饋全連接層，（5）規(guī)范化層，（6）子層連接結構，（7）編碼器層，（8）編碼器

2.4.7解碼器部分的實現(xiàn)

（1）解碼器層，（2）解碼器

2.4.8輸出部分的實現(xiàn)

（1）線性層，（2）softmax層

2.4.9模型構建

2.5案例分析：使用Transformer構建語言模型

2.6 GPT3.5預訓練模型架構

2.7大型語言模型（LLM）架構

2.8強化學習微調(diào)訓練模型架構-RLHF架構

2.9 ChatGPT應用系統(tǒng)架構及組成-端邊網(wǎng)云（水平分割）

2.9.1 ChatGPT應用終端（PC機、智能手機、PAD等）

2.9.2邊緣計算（邊緣算力）

2.9.3互聯(lián)網(wǎng)／移動互聯(lián)網(wǎng)

2.9.4云（超級計算機、超級算力）-云數(shù)據(jù)中心（MicrosoftAzure、國資云（國家云）、天翼云、移動云、沃云、華為云、百度云、阿里云、騰訊云等）

2.10 ChatGPT系統(tǒng)架構優(yōu)化及應用推廣

模塊三：

技術篇-ChatGPT關鍵技術及原理詳解

3． ChatGPT關鍵技術及原理詳解

3.1 ChatGPT的關鍵技術體系

3.2 ChatGPT的技術基礎-AI：人工智能

3.2.1機器學習-ML

3.2.2深度學習

3.2.3神經(jīng)網(wǎng)絡

3.2.4自然語言處理-NLP

3.2.5人工智能生成內(nèi)容-AIGC

3.3 ChatGPT的關鍵技術-Transformer技術

3.3.1什么是Transformer？

3.3.2 Encoder-Decoder技術

3.3.3 Transformer分類模型

3.3.4 Transformer算法-GTP3.5預訓練模型

3.3.5預訓練模型-自然語言理解

?

3.3.6預訓練模型-長序列建模

3.3.7預訓練模型-模型優(yōu)化

3.3.8 Transformer算法流程

3.3.9 問題：Transformer算法的改進及主要優(yōu)點是什么？

3.4 ChatGPT的關鍵技術-GPT：預訓練生成模型

3.5 ChatGPT的關鍵技術-LLM：大型語言模型

3.6 ChatGPT的關鍵技術-RLHF：基于人類反饋的強化學習

3.7 ChatGPT的關鍵技術-數(shù)據(jù)標注

模塊四：

算力篇-ChatGPT算力需求及算力布局

4． ChatGPT算力需求及算力布局

4.1 人工智能（AI）復雜算法的算力需求分析

4.1.1人工智能不同算法的算力需求分析

4.1.2 ChatGPT算力需求分析

4.1.3 ChatGPT算力需求舉例

4.2算力的概念及量綱

4.3算力的分類

4.3.1基礎算力（基于CPU芯片）

4.3.2智能算力（基于AI芯片，包括GPU／DPU／FPGA／ASIC芯片等）

4.3.3超算算力（超級計算機、計算集群）

4.3.4量子算力（量子計算機）

4.4算效的概念

4.5綜合算力（算力＋存力＋運力）

4.6算力應用場景

4.7算力部署策略-“東數(shù)西算”工程

4.7.1“東數(shù)西算”的概念

4.7.2“東數(shù)西算”的應用場景

4.7.3“東數(shù)西算”的數(shù)據(jù)處理

4.7.4“東數(shù)西算”工程總體架構（8大樞紐中心、10大數(shù)據(jù)中心集群）

4.7.5數(shù)據(jù)中心業(yè)務類型

4.7.6數(shù)據(jù)中心集群建設規(guī)模

4.7.7“東數(shù)西算”工程建設方案：聯(lián)接力＋運力＋算力＋智力4.8算力部署方案-算力網(wǎng)絡

?

4.8.1算力網(wǎng)絡的定義及技術特點

4.8.2算力網(wǎng)絡與現(xiàn)有通信網(wǎng)絡的區(qū)別

4.8.3算力網(wǎng)絡的工作原理及業(yè)務流程

4.8.4算力網(wǎng)絡的標準架構與接口

4.8.5算力網(wǎng)絡系統(tǒng)架構與組成

4.8.6算力網(wǎng)絡的建設方案

4.9基于“東數(shù)西算”工程的ChatGPT部署策略-安全、高可靠運行等

4.9.1西部數(shù)據(jù)中心-ChatGPT大型語言模型建模與訓練

4.9.1東部數(shù)據(jù)中心-ChatGPT推理服務等

4.10基于“算力網(wǎng)絡”的ChatGPT部署策略-海量數(shù)據(jù)處理、超級算力、高可靠、低時延、安全等

模塊五：

體驗篇-ChatGPT基本功能及使用體驗

5． ChatGPT基本功能及使用體驗

5.1 ChatGPT的基本功能及特征

5.2 ChatGPT的基本功能-語言處理功能及描述

文本生成、文本補全、文本分類、文本校正、詩歌生成、內(nèi)容創(chuàng)建、問答、翻譯、摘要、改寫、情感分析、聊天機器人等

5.3 ChatGPT的高級功能-高端應用功能及描述

編寫和調(diào)試計算機程序、程序修改、模擬Linux系統(tǒng)、企業(yè)策劃、方案設計、項目咨詢、文學創(chuàng)作、撰寫演講提綱、撰寫分析報告、金融分析、工業(yè)自動化、醫(yī)學診斷、教育、供應鏈管理、銷售和營銷、法律應用、科學研究等。

5.4 ChatGPT使用體驗及效果評估

模塊六：

應用篇-ChatGPT應用場景及行業(yè)布局

6． ChatGPT應用場景及行業(yè)布局

6.1 ChatGPT應用總體思路：運用ChatGPT技術方案及思想賦能行業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型及落地實施

6.2 ChatGPT應用場景及行業(yè)領域分析

6.3 ChatGPT＋機器人場景應用方案及布局

6.3.1 ChatGPT生成式預訓練模型升級各行業(yè)機器人

6.3.2 ChatGPT＋行業(yè)機器人賦能行業(yè)應用

6.4 ChatGPT聊天機器人＋智慧家庭應用方案及布局

6.4.1 ChatGPT聊天機器人精心陪伴老人

6.4.2 ChatGPT聊天機器人陪伴兒童成長

?

6.5基于ChatGPT聊天機器人的智能客服應用

6.6 ChatGPT＋工業(yè)場景應用方案及布局

6.6.1 GPT生成式預訓練模型＋專家系統(tǒng)融合應用

6.6.2 GPT生成式預訓練模型優(yōu)化專家系統(tǒng)

6.6.3 GPT預訓練優(yōu)化模型提高產(chǎn)品質(zhì)檢效率

6.6.4 GPT預訓練優(yōu)化模型提高設備預測性維護的能力

6.6.5 GPT預訓練優(yōu)化模型提高設備精準故障定位的能力

6.7 ChatGPT＋農(nóng)業(yè)場景應用方案及布局

6.8 ChatGPT＋醫(yī)療場景應用方案及布局

6.9 ChatGPT＋教育場景應用方案及布局

6.10 ChatGPT＋金融場景應用方案及布局

6.11 ChatGPT＋展覽宣傳場景應用方案及布局

6.12 ChatGPT＋新媒體場景應用方案及布局

模塊七：

商業(yè)篇-ChatGPT商業(yè)模式及商機挖掘

7．ChatGPT商業(yè)模式及商機挖掘

7.1 ChatGPT商業(yè)模式架構-MaaS（模型即服務）

7.1.1什么是MaaS（模型即服務）？

7.1.2 MaaS（模型即服務）架構

7.1.3 MaaS（模型即服務）架構基座-大模型

7.1.4 MaaS（模型即服務）整體產(chǎn)業(yè)架構

7.1.5 MaaS（模型即服務）商業(yè)模式的核心：“模型→單點工具（如ChatGPT）→應用場景”的服務路徑

7.2 ChatGPT的商業(yè)模式

7.2.1訂閱制收費模式-直接收費

7.2.2通過API接口提供技術服務-賦能收費（根據(jù)API的使用量和質(zhì)量級別收取費用）

（1）提供大模型服務-賦能行業(yè)應用

（2）許可證銷售服務

7.3案例：Hugging Face商業(yè)模式

7.3.1 AutoTrain模式

7.3.2 Interface API ＆ Infinity模式

7.3.3 Private Hub模式

7.3.4 Expert Support模式

7.4 ChatGPT的商機挖掘-賦能行業(yè)應用