大模型2024年最后一次学习机会不容错过人工智能大模型是指拥有超大规模参数（通常在十亿个以上）、复杂计算结构的机器学习模型。它通常能够处理海量数据，完成各种复杂任务，如自然语言处理、图像识别等。2024年政府工作报告提出“发展新质生产力”，并将其列为年度十大工作任务之首。新质生产力正在重塑社会生产运行的方式，为企业开辟一条通向高质量发展的道路。新质生产力的提出加速了企业数字化转型步伐，人工智能技术作为核心新质技术，正在赋能企业数字化转型。从2022年大语言模型ChatGPT的问世，到2024年的视频生成大模型Sora的推出，人工智能技术已发展到生成技术和多模态大模型阶段，成为每一位科技人才重点关注和研究的方向。为积极响应科研及工程技术人员需求，落实人工智能战略部署，加快培养数字技术人才，特举办新质技术之第九期“生成式AI、大模型、多模态技术开发与应用研修班”。特帮助各企业了解人工智能AI大模型，培养与时代接轨的人才。时间安排: 2024年12月13日 — 2024年12月17日 杭州（同时转线上直播）（13日报到发放上课材料，14日-17日上课）参会对象：各省市、自治区从事人工智能、自然语言处理、图像处理、视频处理、数据挖掘、无人机、无人车、无人艇、智慧城市、智慧医疗、智能装备、目标识别、轨迹规划、智慧交通等领域相关研究的企事业单位技术骨干、科研院所研究人员和大专院校相关专业教学人员及在校研究生等相关人员，以及生成式AI、大模型研究感兴趣的广大爱好者。培训目标1.了解AIGC发展现状与核心技术。2.掌握Transformer核心开发技术。3.掌握向量数据库的工作原理、检索算法、主要开源数据库。4.掌握大模型调用、微调方法。5.掌握以GPT大语言模型为基础的工作原理。6.掌握AIGC技术在跨模态领域的应用技术。7.了解GPT提示工程和AIGC的安全标准。8.掌握基于大模型的编程开发技术。9.掌握扩散模型核心技术。10.掌握Agent构建技术。
什么是大模型：概念、应用前景与未来展望一、引言在数字时代，数据已成为新的石油，而大数据模型则成为了驱动这一时代变革的关键引擎。那么，什么是大模型？简而言之，大模型是指利用海量数据，通过先进的算法和技术，训练得到的具有强大预测和决策能力的模型。这些模型在诸多领域都展现出了惊人的应用潜力，如自然语言处理、图像识别、金融风控、智能推荐等。二、大模型的概念大模型的核心在于“大”，这里的“大”主要体现在以下几个方面：数据量大：大模型需要海量数据来训练，这些数据可能来自不同的来源、不同的格式，但经过整合和清洗后，能够形成训练模型的宝贵资源。模型规模大：大模型往往拥有庞大的参数数量，这使得模型能够捕捉到数据中的细微差别和复杂关系，从而提高预测和决策的准确性。计算资源大：训练大模型需要强大的计算资源，包括高性能计算机、大规模分布式集群等。这些计算资源为模型的训练提供了强大的支持。在技术上，大模型主要依赖于深度学习算法，通过构建深度神经网络来学习和模拟数据的复杂关系。随着深度学习技术的不断发展，大模型的性能和规模也在不断提升。三、大模型的应用前景大模型的应用前景非常广泛，几乎渗透到了各个行业和领域。以下是几个典型的应用场景：自然语言处理：大模型在自然语言处理领域的应用非常广泛，如机器翻译、文本生成、情感分析等。通过训练大模型，可以实现更加准确和流畅的自然语言处理，为用户提供更好的交互体验。图像识别：大模型在图像识别领域也展现出了强大的应用潜力。通过训练大模型，可以实现更加准确的图像分类、目标检测、人脸识别等功能，为智能监控、自动驾驶等领域提供技术支持。金融风控：大模型在金融风控领域的应用也非常重要。通过训练大模型，可以实现对金融数据的精准分析和预测，帮助金融机构更好地识别风险、评估信用，从而提高风控水平和盈利能力。智能推荐：大模型在智能推荐领域也发挥着重要作用。通过训练大模型，可以实现对用户行为的精准分析和预测，为用户推荐更加符合其兴趣和需求的内容和产品，从而提高用户体验和满意度。除了以上几个领域外，大模型还可以应用于医疗诊断、智能制造、智慧城市等众多领域。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，大模型的应用前景将更加广阔。四、未来展望大模型作为数字时代的重要基础设施之一，其未来发展将受到越来越多的关注和重视。以下是几个可能的发展趋势：模型规模持续扩大：随着数据量的不断增长和计算资源的不断提升，大模型的规模也将持续扩大。未来可能出现更大规模的大模型，以更好地应对复杂的数据场景和任务需求。模型优化和压缩：随着大模型规模的不断扩大，如何优化和压缩模型以提高其性能和效率将成为重要的研究方向。未来可能出现更加高效和紧凑的大模型结构，以满足实际应
什么是大模型：概念、应用前景与未来展望一、引言在数字时代，数据已成为新的石油，而大数据模型则成为了驱动这一时代变革的关键引擎。那么，什么是大模型？简而言之，大模型是指利用海量数据，通过先进的算法和技术，训练得到的具有强大预测和决策能力的模型。这些模型在诸多领域都展现出了惊人的应用潜力，如自然语言处理、图像识别、金融风控、智能推荐等。二、大模型的概念大模型的核心在于“大”，这里的“大”主要体现在以下几个方面：数据量大：大模型需要海量数据来训练，这些数据可能来自不同的来源、不同的格式，但经过整合和清洗后，能够形成训练模型的宝贵资源。模型规模大：大模型往往拥有庞大的参数数量，这使得模型能够捕捉到数据中的细微差别和复杂关系，从而提高预测和决策的准确性。计算资源大：训练大模型需要强大的计算资源，包括高性能计算机、大规模分布式集群等。这些计算资源为模型的训练提供了强大的支持。在技术上，大模型主要依赖于深度学习算法，通过构建深度神经网络来学习和模拟数据的复杂关系。随着深度学习技术的不断发展，大模型的性能和规模也在不断提升。三、大模型的应用前景大模型的应用前景非常广泛，几乎渗透到了各个行业和领域。以下是几个典型的应用场景：自然语言处理：大模型在自然语言处理领域的应用非常广泛，如机器翻译、文本生成、情感分析等。通过训练大模型，可以实现更加准确和流畅的自然语言处理，为用户提供更好的交互体验。图像识别：大模型在图像识别领域也展现出了强大的应用潜力。通过训练大模型，可以实现更加准确的图像分类、目标检测、人脸识别等功能，为智能监控、自动驾驶等领域提供技术支持。金融风控：大模型在金融风控领域的应用也非常重要。通过训练大模型，可以实现对金融数据的精准分析和预测，帮助金融机构更好地识别风险、评估信用，从而提高风控水平和盈利能力。智能推荐：大模型在智能推荐领域也发挥着重要作用。通过训练大模型，可以实现对用户行为的精准分析和预测，为用户推荐更加符合其兴趣和需求的内容和产品，从而提高用户体验和满意度。除了以上几个领域外，大模型还可以应用于医疗诊断、智能制造、智慧城市等众多领域。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，大模型的应用前景将更加广阔。四、未来展望大模型作为数字时代的重要基础设施之一，其未来发展将受到越来越多的关注和重视。以下是几个可能的发展趋势：模型规模持续扩大：随着数据量的不断增长和计算资源的不断提升，大模型的规模也将持续扩大。未来可能出现更大规模的大模型，以更好地应对复杂的数据场景和任务需求。模型优化和压缩：随着大模型规模的不断扩大，如何优化和压缩模型以提高其性能和效率将成为重要的研究方向。未来可能出现更加高效和紧凑的大模型结构，以满足实际应
