第一天：大型语言模型基础与原理
课程一：大型语言模型概述
介绍大型语言模型的概念
阐述大型语言模型在AI领域的重要性
列举当前最热门的大型语言模型（如GPT, BERT等）
课程二：Transformer架构详解
深入解析Transformer架构的核心组件
探讨自注意力机制在模型中的作用
阐述Transformer架构相比传统RNN/LSTM的优势
课程三：大型语言模型的训练与优化
详述大型语言模型的训练流程
探讨优化技巧与策略，如学习率衰减、正则化等
分析训练过程中的常见问题与解决方案
课程四：实验与练习
动手实践：使用开源工具进行简单的模型训练与评估
分组讨论：分享实验心得与遇到的问题
第二天：大型语言模型的应用与挑战
课程一：自然语言生成
介绍自然语言生成的概念与应用场景
详述大型语言模型在自然语言生成中的应用
案例分析：文本摘要、对话系统等
课程二：自然语言理解
阐述自然语言理解的概念与重要性
分析大型语言模型在自然语言理解中的表现
案例分析：情感分析、问答系统等
课程三：大型语言模型的挑战与解决方案
探讨大型语言模型可能面临的伦理与隐私问题
分析数据隐私与模型安全性的挑战
讨论可能的解决方案与改进方向
课程四：总结，讨论与答疑

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