GPT-4o大语言模型优化、本地私有化部署、从0-1搭建、智能体构建

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第一：ChatGPT-4o

1、基于思维链

2、利用思维链方法优化提示词，提升对话质量

3、GPTs逆向工程：提示词

4、对常见GPTs提示词进行逆向工程

5、提示词保护策略以及防止提示词被破解的方法

6、构建坚不可摧的GPTs：设计一个安全的提示词

7、GPT API接口调用与完整项目开发

第二：大语言模型原理

1、注意力机制

2、实现一个简单的注意力机制模型

3、Transformer模型架构

4、Transformer模型在NLP和CV中的应用

5、BERT模型

6、GPT模型工作原理及演化过程

7、向量数据库简介与向量检索技术

8、文本嵌入（Text Embedding）技术

第三：大语言模型优化

1、检索增强生成（RAG）技术

2、基于RAG的问答系统设计

3、微调（Fine-Tuning）技术

4、微调一个预训练的GPT模型

5、量化技术

第四：开源大语言模型及本地部署

1、开源大语言模型

2、开源大语言模型（Llama3、Mistral、Phi3、Qwen2等）下载与使用

3、使用Docker部署开源大语言模型

4、使用Open-WebUI构建Web可视化交互（类似ChatGPT）的开源大语言模型对话系统

第五：从0到1搭建第一个大语言模型

1、数据集构建

2、大语言预训练模型的选择

3、大语言模型的训练（模型训练的基本步骤、训练过程中的监控与调试）

4、大语言模型的优化

5、大语言模型的推理

6、大语言模型的部署与应用

第六：智能体（Agent）构建

1、智能体

2、构建智能体（Agent）的基本步骤

3、LangChain平台

4、使用LangChain构建Agent（LangChain的使用流程、LangChain的配置与管理）

5、Coze平台

6、使用Coze平台构建Agent

第七：大语言模型发展趋势

1、大语言模型发展趋势

2、多模态大语言模型

3、多模态大语言模型的训练与优化

4、Mixture of Experts（MoE）