大模型训练
石油行业大模型训练数据集构建案例实操
课程背景随着大模型技术的快速发展，模型性能的瓶颈逐渐从规模转向数据质量。低质量、重复、有偏或标注噪声的数据会显著限制模型的效果与泛化能力。在实际应用中，许多团队虽拥有海量数据，却因缺乏系统性的数据优化方法，导致训练效率低下、资源浪费，甚至引发模型偏见与输出不可靠等问题。本课程立足于产业实践中的常见数据挑战，通过案例驱动的方式，帮助学员掌握从评估、清洗、标注到筛选与增强的全流程数据优化技能，提升数据
人工智能应用架构搭建与场景化落地实践
课程目标1. 理解新一代人工智能技术（大模型、RAG、Agent、多模态等）的发展脉络与核心能力边界。2. 掌握企业级AI应用的典型体系架构，包括数据层、模型层、平台层、应用层与治理层。3. 学会AI应用的实操部署方法，理解从POC到生产环境的工程化关键步骤。4. 掌握功能定制与个性化配置的要点，能根据业务场景调整模型、知识库和工作流。5. 通过多行业落地案例，理解AI在物流、金融、客服、政务等场
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