课程简介

随着计算能力的提升和海量数据的涌现，大模型不断突破规模限制，展现出更强大的学习和推理能力。尤其是在大语言模型和多模态大模型方面。从基于传统统计方法的自然语言处理，到深度学习技术的引入，大语言模型在理解和生成自然语言方面取得了显著进展。不仅能够处理海量的文本数据，还能实现更精准的语言理解和生成；同时技术的不断进步也为多模态大模型的发展提供了坚实基础，通过融合文本、图像、音频、视频等多种信息，使模型具备更强的感知和理解能力。能够跨领域处理多种数据形式，提供更丰富、更准确的输出。

但在享受技术发展的同时，也会遇到一些挑战。首先数据规模大且质量参差不齐，处理海量数据需要高效的算法和强大的算力支持；其次，模型体积庞大，训练难度高，对硬件资源的需求也极高；再者，算力规模大、性能要求高，如何平衡算力和模型效果是一大难点；此外，隐私保护与安全性、模型解释与可解释性等问题也日益突出。

本次分享将深入探讨知识增强大语言模型和多模态大模型的最新进展，分析其背后的技术原理，并讨论其在各个领域的应用前景，帮助企业把握未来技术革新的方向。

课程收益

1、帮助学员了解大模型与多模态前沿进展

2、帮助学员了解知识增强型前沿进展

3、帮助企业提前洞察技术趋势，把握创新机遇，为企业优化决策、驱动业务增长提供助力

受众人群

企业管理者，IT行业从业者及其他对多模态大模型感兴趣的人员

课程周期

3H

课程大纲