课程简介
开源大模型打破了技术壁垒，使得各行各业能够轻松获取并应用先进的AI技术，有效降低了技术研发成本，加速了大模型科技的普及。开源模型促进了跨界合作，比如金融机构得以与科技公司、研究机构等携手，共同探索适用于金融领域的定制化模型，推动服务创新。
基于我们的成熟的实践经验，开源大模型是企业数字化转型的重要驱动力之一。特别对于金融行业，通过引入开源模型，金融机构可以加速构建数字化、智能化的金融服务体系，提升金融服务的便捷性和普惠性。这有助于金融机构更好地满足用户需求，提升企业市场竞争力。
本次分享“基于LLaMA3的领域模型落地实践点”为主题，深入探讨LLaMA3大型语言模型在特定领域的落地应用策略，同时分析开源大模型的发展趋势，并揭示企业在场景化应用大模型过程中面临的挑战与解决方案。
课程收益
1、通过开源大模型发展历程，以及企业场景相关特点，分享相应领域大模型的选择方案
2、详细分享基于llama3的优化及适配方案
3、详细分享基于大模型整体工程实践方案(RAG，Agent等等）
4、以金融行业为例，分享如何赋能行业与应用
受众人群
企业管理者，IT行业从业工作者及其他对大模型感兴趣的人员
课程周期
3H
课程大纲
标题 | 授课内容 |
一、开源崛起：大模型普惠时代来临 | 1. 企业需求向垂直领域深耕，注重大模型实用性 2. 大模型应用方式多样，开源模型调优是其中较优路线 3. 开源基座的选择：在隐性与显性能力间实现最优权衡 |
二、领域模型构建：融合开源优势，打造行业智能引擎 | 1. 领域大模型优化类比人类的成长路径：从通识能力到场景专精 2. 领域大模型构建的四大关键抓手 (1) 基础：海量数据“淘沙成金”，数据增强驱动智能突破 (2) 核心：算法增强赋予模型专业理解和决策能力 (3) 保障：工程增强确保模型高效、稳定的服务于领域应用 (4) 东丽：科学评测领域模型表现，精准指引优化路径 |
三、领域模型落地：从Llama3到行业解决方案 | 1. 提示词工程的优化，让领域模型能力最大化 2. “知识即服务”，检索增强动态补充模型所需的场景知识 3. 智能体使人机协作更自然、更高效地融入具体场景 |
四、领域模型价值创造：赋能、创新与变革 | 1. 领域模型为企业数字化转型提供全链路赋能 2. 前台：人机共生的协作典范，进入智能客服3.0时代 3. 中台：赋能业务决策，开启数据驱动新范式 4. 后台：助力智能研发，激发产研创新活力 |
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