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【阿里字节】26年B站全套AI人工智能训练师教程，2小时快速掌握AI大模型基础知识，手把手教你从0到1搭建企业级AI项目！小白适用！学完即就业！！

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2026-01-09 19:53:24

未经作者授权，禁止转载

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大模型基础

大模型零基础

人工智能训练师小鹿线发消息

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1、提示工程的重要性

04:17

2、Temperature参数

05:41

3、讲解

06:01

4、max_length

03:23

5、stop_sequences

03:04

1、提示词的四大要素-指令

03:02

2、提示词四大要素-上下文

03:06

3、提示词的四大要素-输入数据

02:39

4、提示词四大要素-输出指示

02:10

5、举例说明提示词的四大要素

04:37

1、提示的通用技巧-从简单开发

04:20

2、设计提示词的通用技巧-指令

02:51

3、设计提示的通用技巧-具体性

02:56

4、设计提示的通用技巧-避免不明确

02:21

5、设计提示词的通用技巧-应该做什么？

03:44

1、提示词示例-文本概括

02:41

2、提示词示例-信息提取

02:37

提示词示例-对话类

02:19

4、代码生成

02:17

5、提示词-想像

02:08

1、零样本提示

02:47

2、少样本提示

03:07

3、链式思考提示

02:26

4、零样式COT提示

02:59

5、自动思维链

03:14

1、自我一致性

03:42

2、生成知识

04:22

3、链式提示的核心

03:45

4、链式的控制力

03:24

5、链式的个性化体验

03:09

1、思维树的核心原理

04:03

2、思维分解与生成技术

03:23

3、状态评估与搜索算法

03:18

4、ToT与传统方法的对比

03:51

5、ToT案例与总结

03:31

1、RAG的诞生背景和核心价值

02:48

2、RAG工作流程

02:26

3、RAG的三大优势与微调方法

03:26

4、RAG的典型应用场景和挑战

02:53

5、RAG的评估指标与优化方向

02:48

1、SFT的概念

02:46

2、场景

03:01

3、SFT能解决的通用模型的三大痛点

02:22

4、SFT的实施程序与挑战

02:57

5、SFT的未来趋势与行业影响2

03:18

1、LoRA

04:11

2、LoRA设置理念

03:57

3、为什么要用LORA

02:42

4、LoRA的原理

02:56

5、LoRA的使用场景

01:55

RLHF的基础与核心原理

03:05

4、基于奖励模型的策略优化

03:51

5、RLHF的迭代与更新

02:00

1、SFT与RLHF的基础概念与核心目标差异

04:00

2、SFT与RLHF的数据需求区别

02:20

3、SFT与RLHF优化方法的区别

02:37

4、SFT和RLHF的适用场景区别

03:24

5、实战案例与综合应用建议

03:33

1、ART的概念

02:04

2、ART核心功能

03:42

3、ART调整策略

03:29

4、案例演示：股票分析任务

03:56

5、ART的未来期望

03:22

1、APE是什么

03:54

2、APE如何工作

04:22

3、APE的实际案例

03:11

4、如何在自己的项目中使用APE

02:13

5、APE的局限性和未来发展

02:46

1、为什么要使用Active-Prompt

02:29

2、基本流程

02:24

3、如何衡量“不确定性”

02:58

4、Active-Prompt人类标注的角色和价值

02:14

5、Active-Prompt的优势与应用场景

02:32

1、什么是方向刺激提示

04:03

2、为什么要使用策略语言模型

02:48

4、方向性刺激提示与其它提示的特点

03:25

5、应用场景和未来发展

02:16

1、什么是程序辅助语言模型（PAL）

02:37

2、第2课：为什么使用程序作为中间步骤？

02:09

3、PAL与思维链提示的区别

04:20

4、如何实现PAL？基本流程介绍

01:58

5：PAL的应用场景及未来展望

02:06

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