DeepSeek培训AI讲师叶梓：大模型DeepSeek基础培训提纲

在当今数字化时代，人工智能（AI）与大模型技术正深刻地改变着各个行业。本次培训旨在系统地介绍AI与大模型的基础知识、工作原理、应用实践以及DeepSeek的相关内容，帮助学员全面了解并掌握这一前沿技术，提升其在实际工作中的应用能力。


一、AI与大模型基础知识

1. AI的定义与起源
2. AI的技术逻辑
3. 大模型的概念与目标
4. Transformer架构简介
5. 大模型的应用层次
6. 大模型的挑战与风险

我们将从AI的定义与起源讲起，追溯其发展历程，帮助学员建立起对AI的初步认知。接着，深入探讨AI的技术逻辑，剖析其背后的算法与原理。之后，详细阐述大模型的概念与目标，让学员明白大模型的核心价值与追求。紧接着，介绍Transformer架构这一大模型的关键基础架构，讲解其独特之处与优势。此外，还会探讨大模型的应用层次，展示其在不同领域的多样化应用。最后，分析大模型面临的挑战与风险，使学员对大模型的应用前景有更客观的认识。
二、大模型的工作原理与验证

1. 大模型的工作方式
2. 训练方法：自监督学习与强化学习
3. 关键技术：PEFT方案
4. 效果验证：代码翻译与增量微调案例

我们将深入剖析大模型的工作方式，揭示其内部运行机制。重点讲解训练方法，包括自监督学习与强化学习，分析这两种方法在大模型训练中的作用与特点。同时，介绍关键技术PEFT方案，探讨其如何优化大模型的性能。最后，通过代码翻译与增量微调的案例，验证大模型的效果，让学员直观地看到大模型的强大能力。
三、大模型的应用实践

1. 政务公文智能生成
2. 政务领域智能问答
3. 文本智能解析
4. 舆情数据分析
5. 工厂应用案例

大模型的应用广泛且深入，我们将选取政务与工厂两个领域进行重点实践案例分享。在政务领域，涵盖政