大型語言模型實作進階班 (LLM-B) 課程大綱

每週課程內容大綱

週別	課程主題	內容大綱
第一週	人工智慧到大型語言模型概論	人工智慧與LLM 概論 LLM 的道德議題、限制與風險相關實例分享
	LangChain 概述	LangChain 介紹及應用基本 LangChain 套件使用
	資料處理及連接	Data Connection
第二週	LangChain 使用及應用	Agent Memory Callback
	企業案例應用 + 題目及解析	LangChain 實例解析使用 LangChain 實作相關企業案例
	LangChain 與 RAG	檢索增強 (Retrieval Augmented Generation, RAG) 介紹使用 Langchain 實現 RAG
第三週	LLM 開源模型的微調方式	介紹開源 LLM 模型微調開源 LLM 模型
第三週	訓練效能框架與應用	PEFT (LoRA, QLoRA, PEFT) 參數微調方法 LLM 應用 (RAG & multimodal)
第四週	生成式 AI 平台	智能對話全面性的資訊服務相關實例分享
第四週	成果發表

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