- 课程目录
- 课程介绍
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在线阅读：开篇词｜从未来走向新的未来：探索大模型技术的无限可能
一起探索LLaMA 3的奥秘！
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01｜揭示LLaMA 3对话能力的奥秘
LLaMA 3的能力模型
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02｜如何善用LLaMA 3长文本处理能力？
LLaMA 3的长文本处理能力
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03｜LLaMA 3的应用探索：指令跟随的最佳实践
LLaMA 3 指令跟随能力
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04｜LLaMA 3的思考之道：思维链的源流与应用
解释LLaMA 3如何进行逻辑推理和论证，展示其复杂思维过程的实例
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05｜LLaMA 3如何通过提示词获得上下文学习能力？
上下文学习与迁移学习
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06｜LLaMA 3多轮推理应用：对话系统和自动化任务建模系统
LLaMA 3在多轮对话场景的应用
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07｜如何运用LLaMA 3的思维链实现频率增强？
LLaMA 3的思维链
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08｜如何使用LLaMA 3进行多轮推理的搜索增强？
树状思维链
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09｜如何使用LLaMA 3进行多轮推理的反馈增强?
如何通过反馈增强来提升LLaMA 3的多步推理能力
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10｜LLaMA 3的RAG检索增强全景
讨论RAG（检索增强生成）相关的知识
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在线阅读：11｜如何借助LLaMA 3赋能索引构建？
如果想提高生成结果的准确性与上下文相关性，首先需要专注于优化检索阶段的表现
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在线阅读：12｜如何利用 RAG 提升 Llama 问答系统准确性？
优化 RAG 系统的在线检索效果，以确保生成内容的准确性和时效性。
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13｜如何评估LLaMA 3的检索增强效果？
使用 LLaMA 3 来全面评估你的 RAG 系统表现，并逐步讲解操作方法和注意事项，更好地掌握这个过程
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14｜展望未来：LLaMA 3检索增强的潜力
RAG技术的发展可以说是一体两面的，它在AI搜索和智能体（Agent）技术中扮演着双重角色。
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15｜LLaMA 3的开源语言智能体方案
为智能体加入“自我反思”功能和“外部记忆”模块
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16｜如何利用LLaMA 3实现多智能体协作？
多智能体系统通过将不同的职能和角色分配给不同的智能体，能够更好地解决权限混乱和协作障碍的问题。
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17｜LLaMA 3多智能体实战：如何构建一个多智能体系统？
多智能体设计原则：种子记忆与智能体护栏
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18｜LLaMA 3.2 Vision多模态模型，智能文档处理技术颠覆性升级
LLaMA 3.2 Vision 的发布，标志着多模态大模型迈出了重要一步
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19｜LLaMA 3 具身智能体的无限潜能
AI技术趋势预测
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结束语｜站在 LLaMA 3 的肩头，共赴 AGI
希望这门课程能成为你探索大模型技术的一枚“助推火箭”，让你在通向 AGI 的路上越走越远，越走越快，一起迎接更加智能的未来！
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结课测试｜来赴一场满分之约吧
等你来挑战！
课程介绍
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 讲师介绍 课程介绍 LLaMA 3 自 2024 年...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
讲师介绍
课程介绍
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。这些案例也都可以用国内开源大模型 DeepSeek 跑起来。
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
适合人群
本课程主要适合后端工程师、架构师，尤其是接触过大模型相关产品，想进一步深入理解 LLaMa 开源大模型技术架构，来储备人工智能领域研发能力的朋友。