AI大模型核心技术全景解析

你是否面临这些AI技术挑战？

• 面对大模型技术快速发展，难以系统掌握从基础到前沿的核心原理？

• 在NLP任务中，对分词、注意力机制等关键技术理解不深入，影响模型效果？

• 缺乏对GPT、DeepSeek等主流模型的实践指导，难以高效调参和应用？

这些问题直接关系到AI项目的开发效率与效果，而本课程将帮你系统解决这些问题​。

本课程由互联网大厂高级算法工程师“数知客”导师亲授，她拥有：

• 智能体、广告算法、搜索推荐等多领域实战经验

• 5项发明专利及北京市人工智能中级职称

• 畅销书《基于NLP内容理解》作者，人民邮电出版社专家顾问

课程三大核心模块

1. 大模型基础技术解析

• Tokenization原理与实践：BPE、WordPiece、SentencePiece算法对比

• Transformer架构详解：Self-Attention、多头注意力机制实现

• 位置编码演进：从绝对位置编码到RoPE的数学推导

2. 生成模型调优与应用

• GPT技术原理：预训练、微调与提示工程实践

• 生成参数调优：Top-K、Top-P采样及Temperature参数联合调控

• 行业场景适配：代码生成、创意写作、对话系统的Prompt设计技巧

3. 前沿模型架构剖析

• DeepSeek-V3混合专家模型（MoE）：稀疏激活与动态路由实现

• 逻辑推理优化：奖励模型与排序模型的协同训练方法

• 开源生态实践：Qwen模型的中文优化与多模态扩展

无论你是算法工程师、技术负责人，还是AI研究者，这门课程都将通过代码实现、参数调优案例，帮助你掌握大模型技术的核心方法论与落地工具。

现在加入，完成从理论到实战的跨越，真正掌握驱动AI革命的核心技术！