Aprende modelos de lenguaje y agentes desde cero, 35 videos para empezar rápido.

Como la primera y más exitosa empresa china en lanzar aplicaciones de grandes modelos, hemos acumulado una rica experiencia en el campo de los grandes modelos. Ya sea en el 'Observador de Opinión Pública' para la gestión de opinión pública o en el 'Cubo de Informes de Investigación' para la inversión financiera, aplicamos profundamente la tecnología de grandes modelos. Recientemente, hemos lanzado especialmente este curso, a través de 35 videos cuidadosamente producidos, para popularizar el conocimiento sobre grandes modelos desde cero, guiarte paso a paso en la construcción de tu propio agente inteligente y ayudarte a dominar completamente las técnicas de aplicación de grandes modelos, mejorando tu capacidad práctica.

Esquema del curso

Este curso consta de 35 episodios en total, divididos en dos partes:

• En los primeros 15 episodios, te enseñaremos desde cero cómo dominar los conocimientos básicos de la aplicación de grandes modelos.
• En los siguientes 18 episodios, nos centraremos principalmente en cómo ajustar, entrenar y desplegar tu propio AI Agent (agente inteligente) basado en grandes modelos.
• En los últimos dos episodios, explicaremos en profundidad cómo introducir un asistente inteligente basado en grandes modelos en tu sitio web.

Resumen del contenido del curso

Parte 1: Fundamentos de grandes modelos (primeros 15 episodios)

• Lección 1: Cómo entender los grandes modelos y su importancia
• Lección 2: Cómo usar bien las indicaciones para hacer los grandes modelos más eficientes
• Lección 3: Proceso de aprendizaje desde cero
• Lección 4: Conocer la base de conocimiento experto y sus aplicaciones
• Lección 5: Cómo crear tu propia base de conocimiento a través de una plataforma en la nube
• Lección 6: Técnicas para el ajuste fino de grandes modelos
• Lección 7: Construcción de un agente inteligente personal con operaciones simples
• Lección 8: Cómo refinar las indicaciones para aprovechar mejor los grandes modelos
• Lección 9: Técnicas y consideraciones para configurar indicaciones
• Lección 10: Técnicas de implementación de modelos personalizados (Parte 1)
• Lección 11: Técnicas de implementación de modelos personalizados (Parte 2)
• Lección 12: Cómo sentar las bases para el entrenamiento de modelos a través de la percepción de datos (Parte 1)
• Lección 13: Mejora del efecto de entrenamiento mediante la percepción de datos (Parte 2)
• Lección 14: Cómo utilizar el etiquetado en línea para mejorar la eficiencia del entrenamiento
• Lección 15: Dominar los tipos de conjuntos de datos para lograr el doble de resultado con la mitad de esfuerzo en el entrenamiento de modelos

Parte 2: Construcción de agentes inteligentes (episodios 16-35)

• Lección 16: ¿Qué es un agente inteligente? Función principal del agente inteligente
• Lección 17: Análisis completo del proceso de construcción de un agente inteligente
• Lección 18: Cómo configurar un modelo adecuado a tus necesidades
• Lección 19: Cómo asignar una personalidad adecuada a un agente inteligente
• Lección 20: Cómo ajustar y optimizar la personalidad de un agente inteligente
• Lección 21: Técnicas para mejorar el efecto de la configuración de personaje de un agente inteligente
• Lección 22: Experiencia práctica en el ajuste de la configuración de personajes de agentes inteligentes
• Lección 23: Cómo utilizar complementos para optimizar agentes inteligentes cuando las funciones son insuficientes
• Lección 24: La función de la base de datos de agentes inteligentes y su gestión
• Lección 25: Cómo optimizar eficazmente la base de datos de agentes inteligentes
• Lección 26: Práctica: Cómo ajustar la base de datos de agentes inteligentes
• Lección 27: ¿Qué es un flujo de trabajo? Cómo configurar un flujo de trabajo
• Lección 28: Cómo ajustar el flujo de trabajo para mejorar la eficiencia
• Lección 29: Práctica: Configurar un flujo de trabajo y optimizarlo
• Lección 30: ¿Qué es una base de conocimiento? Cómo configurarla
• Lección 31: Proceso práctico para configurar una base de conocimiento
• Lección 32: Técnicas para optimizar los resultados de las consultas a la base de conocimiento
• Lección 33: Métodos y efectos del ajuste profundo de la base de conocimiento
• Lección 34: Cómo emparejar un asistente inteligente para un sitio web (Parte 1)
• Lección 35: Cómo emparejar un asistente inteligente para un sitio web (Parte 2)

A través de este curso, aprenderás a construir tu propia aplicación de modelos grandes desde cero y dominarás técnicas detalladas de configuración de agentes inteligentes, ya sea para aplicaciones empresariales o proyectos personales, podrás manejarlo con soltura. El contenido del curso es muy práctico y se centra en la operación y la utilidad, permitiéndote empezar rápidamente y lograr un salto de lo básico a lo avanzado.