- 课程目录
- 课程介绍
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在线阅读：开篇词｜大模型应用开发时代，人人都是程序员
大语言模型代表了人工智能发展的新阶段。
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01｜用OpenAI Assistants的Function进行订单管理
Assistant 已然跨越了仅仅是 Chatbot 的鸿沟。
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02｜OpenAI Assistants中的线程和Run状态解析
一起更好地使用 OpenAI 的 Assistants API 构建强大的 AI 应用。
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03｜用Assistants中的Code interpreter做数据分析
分析人员提出需求，机器自动执行分析并生成可视化图表，双方优势互补。
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04｜用Assistants中的File search（RAG）工具做知识检索
File search 赋予了大语言模型从外部知识库中检索信息的能力，让其从单纯的“语言模型”升级为更加智能和全能的“知识工作者”。
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05｜用5种不同模型展示模型交互5大基本原则
通过巧妙的提示，我们可以让模型发挥出惊人的创造力，为我们解决各种现实问题。
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06｜通过设置思考框架，引导模型进行更好的推理
大模型的思考框架是一个非常活跃的研究领域，也是构建更强大的 AI Agent 的核心内容。
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07｜用多步提示引导自动生成Python单元测试代码
对于推理能力较弱的模型，提示设计尤为重要。
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08｜用大模型实现自然语言的SQL查询
学习自然语言处理技术在数据管理和分析中的实际应用。
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09｜构建能够读图的基于PDF的RAG系统
这种灵活运用大模型的思路，值得在其他智能应用的开发中借鉴。
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10｜通过Embedding构建基于关键词的推荐系统
基于大语言模型和向量嵌入的推荐方法为构建更加智能、个性化的图书推荐系统提供了新的思路。
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11｜长PDF文档的总结与评估策略
未来，随着大语言模型的进一步发展，其在文档总结领域的应用将更加广泛和深入。
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12｜用Assistants自主思考生成商业报告PPT
深入体验大语言模型在处理数据、生成可视化、提供有意义见解以及为文字配图等方面的强大功能。
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13｜以Qwen为例讲透参数高效微调（PEFT）
为大语言模型在垂直领域的应用提供新的思路，降低大模型应用落地的门槛。
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14｜以Llama 3为例讲透QLoRA量化+微调
微调和量化是大语言模型产业化落地的关键一环。
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15｜OpenAI闭源模型的微调流程和Function Calling微调
重点学习用 OpenAI 的 Fine-Tuning API 进行微调的基本流程。
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16｜多模态：整合大语言模型与Dall-E/Stable Diffusion API
将大语言模型与图像生成 API 整合是一项非常有趣和有意义的探索。
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17｜GPT-4o最强多模态模型实战
全面了解 GPT-4o 的强大功能及其在多模态 AI 应用开发中的巨大潜力。
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18｜多模态：用大语言模型进行TTS/ASR/OCR
随着大语言模型的不断发展，这些多模态 AI 技术将在智能客服、语音助手、语音交互、文档智能处理等领域得到越来越广泛的应用。
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19｜Sora模型的原理和架构初探
Sora 的推出，标志着继图像生成之后，视频生成模型正在进入一个新的发展阶段。
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20｜如何通过Moderation API对生成内容进行安全审核？
通过简单的 API 调用就可以快速检测出生成文本中的各类风险，为内容安全保驾护航。
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21｜LLM开发过程中的错误处理和Tracing
这节课我们来聊两个实际的问题。
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22｜如何在与LLM交互过程中省钱及控制Rate Limits？
这节课主要探讨大模型的使用成本。
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结束语｜再谈大模型应用开发
让我们用大模型的能力来武装自己的头脑，不负时代！
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结课测试｜来赴一场满分之约
快来挑战吧！
课程介绍
早鸟特惠 你将获得 拥抱 GPT-4o API，OpenAI Assistants 全面解析 深入底层，多种开源、闭源模型开发一次讲透 完整项目，快速上手开发实际的大模型应用 系统输出，大语言模型 10 大核心应用全览 讲师介绍...早鸟特惠
你将获得
- 拥抱 GPT-4o API，OpenAI Assistants 全面解析
- 深入底层，多种开源、闭源模型开发一次讲透
- 完整项目，快速上手开发实际的大模型应用
- 系统输出，大语言模型 10 大核心应用全览
讲师介绍
课程介绍
大模型应用开发代表了人工智能技术的未来方向，有望彻底改变人类认知和改造世界的方式，不仅能够激活效率层面的创新，甚至很有可能会引出崭新的商业模式。作为程序设计人员，我们当然需要成为最了解大模型的人，成为最了解大模型应用开发的人。
不过，大语言模型应用开发遵循的是和传统程序设计迥然不同的编程范式。传统的编程方式需要掌握专业的编程语言和复杂的语法规则，而随着自然语言处理的进步，尤其是 GPT 等超强模型的出现，让计算机开始具备理解和生成人类语言的能力。这意味着，自然语言编程成为可能。
面对新的编程范式，对于习惯了用 Java、C++、Spring、React 等语言、框架和工具进行开发的技术人员来说，怎么进行大语言模型的应用开发？这是我们这门课要解决的核心问题——如何实现从自然语言提问到自然语言输出。
另外，大语言模型的应用十分广泛，其涵盖对话、代码解释、知识检索、函数调用、提示工程、Agent 开发、RAG、微调、多模态、Embedding 等诸多方面。
黄佳老师将自己的积累，融入到一个个完整的项目中，为你全面讲解大语言模型技术的方方面面。从 API 的使用到微调的流程，从应用实例到技巧总结，从经典模型到前沿进展，随着课程的进展，你将对大语言模型有一个全面而深入的认识。不仅能快速上手开发实际应用，更能洞悉其内在原理，激发更多创新灵感。
期待与你共同开启探索大语言模型的奇妙旅程!
课程代码地址：https://github.com/huangjia2019/powerful_llm
课程目录
适合人群
- 所有正在学习或转型大模型的技术人员。
- 任何对 AI 有兴趣的开发者。
- NLP 学习者和研究人员。
- 产品经理和项目经理，期待了解如何在他们的项目中应用和利用 AI 大语言模型技术。
- 任何对 GPT-4 和生成式模型感兴趣的技术人，以及对未来技术发展和最新科技充满好奇心的人。