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大模型提示词
工程实战金融行业动态风向评估【金融行业动态风向评估】-
业务痛点
如何对于不同的任务进行Prompt设计，以解决不同的任务问题
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项目需求
基于Zero-shot零样本学习能力，对金融领域数据进行分类、信息抽取、文本匹配
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业务场景
金融领域
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项目收获
1、掌握基于Zero-shot方式实现LLM应用的过程
2、掌握基于Zero-shot方式实现ChatGLM模型进行文本分类
3、掌握基于Zero-shot方式实现ChatGLM模型进行信息抽取
4、掌握基于Zero-shot方式实现ChatGLM模型进行文本匹配
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大模型知识库
应用实战物流行业信息咨询智能问答系统【物流行业信息咨询智能问答系统】-
业务痛点
解决大模型“幻觉”问题（答案不精准）
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项目需求
基于本地已有的知识信息让大模型根据本地信息进行准确回答
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业务场景
物流领域
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项目收获
1、掌握LangChain工具的基本使用方式
2、理解向量知识库以及实现知识库的技术原理
3、掌握LangChain+ChatGLM-6B实现基于本地知识库问答的机器人搭建方法
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企业级大模型平台
应用实战电商领域虚拟试衣系统【电商领域虚拟试衣系统】-
业务痛点
解决图像真实性差，面料质感无法呈现，颜色还原度低，尺码不匹配等问题
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项目需求
用户不用亲自试穿衣服，就可以实现换装查看效果的一种技术应用
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业务场景
电商领域
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项目收获
1、掌握基于Virtual-Tryoon单阶段端到端的虚拟试衣框架
2、掌握虚拟试衣任务数据集的构建方式和模型训练方法
3、了解虚拟试衣等变换任务的评估方法
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大模型微调实战
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大健康行业智能问诊系统【大健康行业智能问诊系统】
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业务痛点
如何能够借助于大模型进行智能问答或对话，在很多场景中属于常见的问题，因此这里提出基于
Fine-Tuning微调方式实现聊天机器人 -
项目需求
1、解决医疗领域知识问答问题
2、解决智能对话系统准确回答用户常见问题的需求，为用户解决健康、养老、医疗等疑问
3、解决智能对话系统提供个性化推荐、日程安排等服务的需求，提升用户体验
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业务场景
医疗领域
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拓展领域
客服机器人、医疗机器人、金融理财问答机器人
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项目收获
1、掌握基于预训练模型实现聊天机器人搭建的原理及过程
2、实现从0到1搭建类似ChatGPT的聊天机器人
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新零售行业评价决策系统【新零售行业评价决策系统】
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业务痛点
如何通过小样本数据训练，得到一个性能较好的分类模型，以解决由于领域特殊性和标注成本高而导致标注训练数据缺乏，模型无法有效学习参数而带来的出现拟合现象的问题
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项目需求
基于BERT+PET（硬模版）/P-Tuning(更智能)方法实现评论文本的准确分类，以优化产品性能和服务。
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业务场景
新零售行业
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项目收获
1、掌握基于预训练模型+PET微调方式的小样本分类方法
2、掌握基于预训练模型+P-Tuning微调方式的小样本分类方法
3、理解Prompt-Tuning微调方法带来的优势
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新媒体行业评论智能分类与信息抽取系统【新媒体行业评论智能分类与信息抽取系统】
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业务痛点
如何基于一个大模型解决多业务场景的问题
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项目需求
通过训练大模型同时解决多种任务开发和应用
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业务场景
新媒体领域
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项目收获
1、掌握基于ChatGLM-6B大模型进行Lora微调的方式
2、掌握基于ChatGLM-6B大模型进行P-Tuning微调的方式
3、掌握基于LLM进行混合任务开发应用的实现过程
4、掌握基于Flask框架实现API接口开发和应用
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