LLaMA 3前沿模型实战课- 极客时间课程推荐/优惠

LLaMA 3前沿模型实战课--极客时间课程推荐/优惠

玩转LLaMA 3,全面驾驭其模型能力
Tyler前亚马逊应用科学家,头部大厂 AIGC 算法技术负责人
专栏 | 22讲 | 1112人已学习
优惠价¥59原价:99
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课程详情

你将获得:

  • 解锁 LLaMA 3 的 5 大核心能力;
  • 掌握多轮对话策略,提升交互质量;
  • LLaMA 3 + RAG,提升信息检索准确性;
  • 利用 LLaMA 3 构建复杂的智能系统。

课程介绍

「极客时间 AIGC 未来教育系列课程」

LLaMA 3 自 2024 年 4 月发布以来,在多项基准测试中展现了卓越的推理、数学、代码生成和指令跟踪能力,代表着当前人工智能技术的最前沿。作为追赶第一代 ChatGPT 的标志性版本,LLaMA 3 不仅性能优异,其开源特性更是为开发者和企业打开了自由开发和定制大模型应用的大门。因此,掌握 LLaMA 3 不仅意味着驾驭了一个强大的开源工具,更是把握了通往人工智能未来的关键钥匙。

为了让你更好地激发 LLaMA 3 的潜能,掌握 LLaMA 3 编程的实用方法与最佳实践,我们特别邀请了 Tyler 开设了这门课程,他将采用 “Learn by doing” 的方法,通过实际代码示例带你探索如何将 LLaMA 3 应用于你的项目中,实现真正的智能化升级。

为了带你循序渐进地达成这一目标,我们把课程分为了四个章节。

第一章:LLaMA 3 的能力模型

首先是底层能力部分。这一章你将全面了解 LLaMA 3 的核心能力,包括对话、长文本处理、指令跟随、思维链和上下文学习。通过深入探讨这些能力,你将建立对 LLaMA 3 的全面认识,为后续的应用打下坚实的基础。

第二章:基于 LLaMA 3 的多轮对话实战

第二章专注于推理能力,解析 GPT-4o1 草莓模型的自动推理技术,帮助你理解如何在实际应用中实现高效推理。通过具体案例,你将了解到推理能力如何提升人机交互的智能化程度以及完成复杂任务的能力,在使用 LLaMA 3 时游刃有余。

第三章:基于 LLaMA 3 的检索增强实战

第三章我们将关注 RAG 在解决 LLaMA 模型数据时效性问题中的关键作用,展示如何结合 LLaMA 3 快速更新数据并构建高效索引,让你理解检索增强技术在问答系统中的实际效果和评估手段,掌握提高模型实时性和准确性的方法。

第四章:基于 LLaMA 3 的多智能体实战

最后是智能体建模的部分,探讨如何利用智能体技术让开源模型有效应对复杂问题。通过具体的实战案例和协作策略,你将了解到智能体建模在推动 LLaMA 开源模型应用方面的重要性。这一章节将使你在多智能体系统的设计与应用中具备更强的竞争力。

课程目录(更新中)

开篇词

  • 开篇词|从未来走向新的未来:探索大模型技术的无限可能

第一章 LLaMA 3的能力模型

  • 01|揭示LLaMA 3对话能力的奥秘
  • 02|如何善用LLaMA 3长文本处理能力?
  • 03|LLaMA 3的应用探索:指令跟随的最佳实践
  • 04|LLaMA 3的思考之道:思维链的源流与应用
  • 05|LLaMA 3如何通过提示词获得上下文学习能力?

第二章 基于LLaMA 3的多轮对话实战

  • 06|LLaMA 3多轮推理应用:对话系统和自动化任务建模系统
  • 07|如何运用LLaMA 3的思维链实现频率增强?
  • 08|如何使用LLaMA 3进行多轮推理的搜索增强?
  • 09|如何使用LLaMA 3进行多轮推理的反馈增强?

第三章 基于LLaMA 3的检索增强实战

  • 10|LLaMA 3的RAG检索增强全景
  • 11|如何借助LLaMA 3赋能索引构建?
  • 12|如何利用 RAG 提升 Llama 问答系统准确性?
  • 13|如何评估LLaMA 3的检索增强效果?
  • 14|展望未来:LLaMA 3检索增强的潜力

第四章 基于LLaMA 3的多智能体实战

  • 15|LLaMA 3的开源语言智能体方案
  • 16|如何利用LLaMA 3实现多智能体协作?

作者介绍

Tyler,前亚马逊应用科学家,头部大厂 AIGC 算法技术负责人。毕业于 C9 高校,先后在亚马逊和阿里云等全球领军科技公司从事人工智能研究和技术管理工作,带领团队成功建立 AI 系统,产品覆盖全球超过亿级用户,具备丰富的实战与理论经验。 目前专注于生成式人工智能前沿技术的研究与应用落地,是多项生成式人工智能前沿技术的主要完成者,成果已发表于国际顶会,并拥有近 20 项国际和国家发明专利。同时他也是极客时间《AI 大模型系统实战》专栏的作者,为很多想要入局 AI 的工程师提供支持和帮助。

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