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深入学习与大型语言模型(LLM)开发与编程教程 从原理到实践全面解析
深入学习与大型语言模型(LLM)开发与编程教程 从原理到实践全面解析 LLM开发实战教程 编辑点评 深入浅出，从原理到应用全面解析，适合AI开发者和对LLM感兴趣的学习者。 ⭐ 编辑推荐 全面解析大型语言模型(LLM)开发，涵盖ChatGPT、LangChain、OpenAI API等热门技术，助你
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深入学习与大型语言模型(LLM)开发与编程教程 从原理到实践全面解析
LLM开发实战教程
编辑点评
深入浅出，从原理到应用全面解析，适合AI开发者和对LLM感兴趣的学习者。
⭐ 编辑推荐
全面解析大型语言模型(LLM)开发，涵盖ChatGPT、LangChain、OpenAI API等热门技术，助你掌握LLM开发实战技能。
✨ 课程亮点
✦全面解析LLM原理与应用
✦实战案例丰富，涵盖ChatGPT、LangChain等热门技术
✦适合AI开发者和对LLM感兴趣的学习者
课程目录
课程目录45 集
- 01-大语言模型及应用开发综述
- 02-ChatGPT Prompt Engineering提示词工程
- 03-LangChain与LLM应用开发
- 04-OpenAI API
- 05-用Github Copilot辅助编程
- 06-其它大模型与AI辅助开发技术
- 课件.rar
- ├─课件.rar
- (1)\01-大语言模型及应用开发综述;目录中文件数:2个
- ├─01-大语言模型与ChatGPT综述.mp4
- ├─02-大语言模型LLM应用开发综述.mp4
- (2)\02-ChatGPT Prompt Engineering提示词工程;目录中文件数:14个
- ├─03- 提示词引入(通过示例).mp4
- ├─04-运行与编程实验环境准备.mp4
- ├─05-提示词工程1：原则、分割符与输出格式.mp4
- ├─06-提示词工程2：判断与Few-Shot Prompting.mp4
- ├─07- 提示词工程3：思维链CoT.mp4
- ├─08- 提示词工程4：推理提示与更多推理.mp4
- ├─09- 提示词工程5：知识风格提示与角色扮演.mp4
- ├─10-提示词工程6：角色生成器.mp4
- ├─11-提示词工程7：迭代.mp4
- ├─12-提示词工程8：聊天机器人–一般示例.mp4
- ├─13- 提示词工程9：聊天机器人–商店订单服务.mp4
- ├─14-提供词工程10：代码生成.mp4
- ├─15-提示词工程11：对抗攻击-注入、泄露与越狱.mp4
- ├─16-提示词工程12：对抗提示检测器与本章总结.mp4
- (3)\03-LangChain与LLM应用开发;目录中文件数:29个
- ├─18-几个相关概念与LangChain简单示例.mp4
- 鈹溾攢19-Models. LangChain瀵规帴OpenAI.mp4
- 鈹溾攢20-Models. LangChain瀵规帴ChatGLM.mp4
- ├─21-Prompts：文本语言模型LLMs的PromptTemplate.mp4
- ├─22- Prompts：文本语言模型LLMs的FewShotPromptTemplate.mp4
- ├─23-Prompts：聊天模型的提示词模板.mp4
- ├─25-Conversational Memory：引入与简单示例.mp4
- 鈹溾攢28-Conversational Memory锛欱ufferWindow涓嶵okenBuffer.mp4
- 鈹溾攢30-Conversational Memory锛欵ntityMemory涓嶬GMemory.mp4
- 鈹溾攢31-Chains锛氬紩鍏ヤ笌LLMChain.mp4
- 鈹溾攢32- Chains锛歋impleSequentialChain涓嶴equentialChain.mp4
- 鈹溾攢34-Chains锛欵mbeddingRouterChain涓嶮emory.mp4
- 鈹溾攢35-Agent锛氬紩鍏ヤ笌绀轰緥.mp4
- 鈹溾攢37- Agent锛氭洿澶氱殑Build-In Agent涓巔ython Agent.mp4
- ├─38- Agent：自定义代理.mp4
- ├─40-LangChain Expression Language(LCEL)：概念、功能与特性.mp4
- 鈹溾攢44-LangChain Expression Language(LCEL)锛氬苟鍙慠unnableMap.mp4
- ├─45-LangChain Expression Language(LCEL)：多Runnables之间路由.mp4
- 鈹溾攢46-LangChain Expression Language(LCEL)锛氭帴鍙nterface.mp4
- (4)\04-OpenAI API;目录中文件数:5个
- 鈹溾攢49-Embeddings涓嶧ine Tuning(寰皟).mp4
- ├─51-Models(模型)与Moderations(合规报告).mp4
- (5)\05-用Github Copilot辅助编程;目录中文件数:6个
- ├─52- 引入：介绍、安装、配置与示例.mp4
- ├─53-文件处理与脚本.mp4
- ├─55-解释代码、生成代码与文章.mp4
- 鈹溾攢57-Copilot Labs锛氳兘鍔涘伐鍏风.mp4
- (6)\06-其它大模型与AI辅助开发技术;目录中文件数:2个
- ├─58-大模型开发模型.mp4
- ├─59- 更大AI辅助编码与其它领域.mp4
适合人群
- AI开发工程师
- 数据科学家
- 对LLM感兴趣的学习者
🎯 学习收获
- 掌握LLM开发原理
- 学会使用ChatGPT、LangChain等热门技术
- 提升AI开发实战能力
🎉 祝您学习愉快！
